Unmet Health Care Use Among Socially Withdrawn Youth (Hikikomori) in South Korea: Cross-Sectional Survey Study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 Despite its growing prevalence, little is known about the health care needs and use patterns of socially withdrawn youth.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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».