Socioeconomic Inequalities in the Continuum of Suicidal Ideation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Background: Suicidal ideation changes over time. Few studies have examined socioeconomic inequalities in suicide ideation regarding interrelated indicators of incidence, persistence, and remission. Aim: We aimed to investigate how socioeconomic characteristics are related to the incidence, persistence, and remission of suicidal ideation in South Korea. Methods: We assessed the incidence of suicidal ideation at the 1-year follow-up among individuals without prior suicidal ideation and its persistence and remission at the 2-year follow-up. We conducted a multinomial logistic regression analysis to examine the association between SES and three indicators of the course of suicidal ideation. Results: Among 8,334 respondents, the 12-month incidence of suicidal ideation was 2.1%. Among these cases, 18.5% persisted, while 81.5% remitted. Low SES, particularly income, was strongly associated with the incidence, persistence, and remission of suicidal ideation. The socioeconomic association was strongest for persistent suicidal ideation (adjusted odds ratio [aOR]: 3.66; 95% confidence interval [CI]: 1.47–9.10), followed by incidence (aOR: 1.59; 95% CI: 1.10–2.29) and remission (aOR: 1.32; 95% CI: 0.88–1.97) of suicidal ideation. Limitations: We could not examine changes in these risk factors during the follow-up period. Conclusion: Adverse socioeconomic circumstances may precipitate the worsening in the course of suicidal ideation. Addressing the socioeconomic determinants of suicidal ideation should be prioritized.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».