Unmet Health Care Use Among Socially Withdrawn Youth (Hikikomori) in South Korea: Cross-Sectional Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hikikomori, a condition of severe social withdrawal, is a global public health issue characterized by prolonged isolation. Despite its growing prevalence, little is known about the health care needs and use patterns of socially withdrawn youth. Objective: The study aimed to examine the association between hikikomori status and unmet health care use to inform targeted interventions. Methods: Data were obtained from the 2022 Korean Youth Living Conditions Survey, a nationally representative cross-sectional survey of 14,966 participants aged 19 to 34 years. Survey weights were applied to account for the sampling design. Hikikomori status was classified based on self-reported withdrawal behaviors, stratified by severity and duration. Unmet health care use in physical and mental health was assessed. Adjusted prevalence ratios (aPRs) with 95% CIs were estimated using generalized estimating equation models, and logistic regression was applied for subgroup analyses. Results: The weighted prevalence of perceived need for mental health services was 63.9% in the hikikomori group versus 50.5% in the non-hikikomori group (aPR 1.27, 95% CI 1.15-1.41). Unmet health care use was higher among individuals with hikikomori for physical care (aPR 3.33, 95% CI 2.16-5.13) and mental health care (aPR 4.46, 95% CI 2.92-6.81). Associations strengthened with greater severity and longer duration: for unmet mental health care use, aPRs were 4.14 (95% CI 2.64-6.49) for stage 1 and 9.52 (95% CI 3.67-24.65) for stage 2; by duration, aPRs were 2.57 (95% CI 1.11-5.96) for pre-hikikomori and 5.44 (95% CI 3.44-8.58) for hikikomori. Effect modification was observed by labor force participation, with higher risks among those not in the labor force (P for interaction <.05). Conclusions: Hikikomori is strongly associated with unmet health care use, particularly in mental health, with risks amplified by severity and duration. Tailored policies, including community-based outreach and remote health care interventions, are urgently needed to address these gaps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».