Breaking the silence on suicide among pre-adolescent children
Notice bibliographique
Résumé
Globally, the rising burden of suicide among pre-adolescent children is a pressing clinical problem for mental health practitioners. Over 90% of the world's youth live in low- and middle-income countries, where suicide is the second-leading cause of death among children and youth. Literature about completed suicide in Ugandan children below 10 years of age is limited, although there is a growing body of research predominantly from high-income countries. We present the only available literature in Uganda about pre-adolescent suicide as reported in press-media reports. We utilized the multilevel risk framework to discuss the multi-sociocultural perspective regarding child rearing, the role of childhood trauma, the evolving digital environment, and legal and policy frameworks. We discussed challenges to the practice of Child and Adolescent psychiatry in Uganda, where childhood mental health disorders continue to receive limited attention in clinical practice. We recommend future research efforts to develop a robust methodology to better understand pre-adolescent suicide. Implementation of actionable interventions like school-based suicide screening, community gatekeeper trainings, and child helplines are key. Intersectoral collaborations among diverse stakeholders are essential for co-creating actionable and evidence-based preventive interventions that place the community at the centre.
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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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».