Suicidal ideation and suicide attempts among adolescents in Canada based on the 2023 Canadian Health Survey on Children and Youth
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Research on suicidality among Canadian adolescents in the post-pandemic context is limited. Using national children survey data, this study estimated its prevalence and examined demographic, individual, interpersonal, family, and school-related correlates. Data and methods We analyzed data from 11,899 respondents aged 12–17 years in the 2023 Canadian Health Survey on Children and Youth. The prevalence of suicidal ideation and suicide attempts was estimated and compared with 2019 data. Logistic regression analyses were conducted to examine associations between suicidal ideation and related factors. Results In 2023, 8.4% of adolescents reported past 12-month suicidal ideation, and 4.6% reported lifetime suicide attempts. Youth aged 15–17 years had over twice the odds of suicidal ideation and lifetime suicide attempts compared with those aged 12–14 years, with females at higher risk than males (suicidal ideation: 11.7% vs. 5.1%; lifetime suicide attempts: 6.7% vs. 2.5%). The prevalence of suicidality in 2023 was not higher than in 2019 (suicidal ideation: 14.4% vs. 11.4%; lifetime attempts: 6.6% for both years). Poor mental or physical health, substance use, bullying, non-two-parent household, and parental poor mental health associated with higher odds of suicidal ideation, whereas regular family dinners, physical activities, and attending school were associated with lower odds. Suicidal ideation did not differ by school mode (online vs. in-person). Interpretation Suicidality remains prevalent among Canadian adolescents, particularly among females and youth aged 15–17. These findings underscore the need for ongoing, targeted suicide prevention intervention, such as improving mental health, engaging in physical activities, and supporting school attendance.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».