Idées suicidaires au Canada pendant la pandémie de COVID-19
Bibliographic record
Abstract
Introduction De nombreux Canadiens font état d’une détérioration de leur santé mentale depuis le début de la pandémie de COVID-19 et des inquiétudes ont été exprimées quant à une possible augmentation du nombre de suicides. Cette étude porte sur les répercussions potentielles de la pandémie sur les idées suicidaires des adultes. Méthodologie Nous avons comparé les idées suicidaires autodéclarées en 2020 par rapport à celles autodéclarées en 2019 en analysant les données de l’Enquête sur la COVID-19 et la santé mentale (du 11 septembre au 4 décembre 2020) et de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2019. Nous avons effectué une régression logistique pour caractériser les populations à risque plus élevé d’idées suicidaires pendant la pandémie. Résultats Le pourcentage d’adultes ayant fait état d’idées suicidaires depuis le début de la pandémie (2,44 %) n’est pas significativement différent du pourcentage d’adultes ayant fait état d’idées suicidaires dans les douze derniers mois en 2019 (2,73 %). De façon générale, il n’y avait pas non plus de différences significatives dans la prévalence d’idées suicidaires récentes en 2020 par rapport à 2019 dans les nombreux groupes sociodémographiques que nous avons examinés. Les facteurs de risque liés à la déclaration d’idées suicidaires pendant la pandémie étaient le fait d’être âgé de moins de 65 ans; d’être né au Canada; d’être un travailleur de première ligne; d’avoir déclaré une perte de revenu ou d’emploi en lien avec la pandémie; d’avoir fait état d’un sentiment de solitude ou d’isolement en lien avec la pandémie; de vivre ou d’avoir vécu une situation extrêmement stressante ou traumatisante au cours de sa vie et enfin d’avoir un revenu familial et un niveau d’études inférieurs. Conclusion Dans le cadre de notre recherche, nous n’avons généralement pas observé de preuve de changements dans les idées suicidaires en raison de la pandémie. Une surveillance continue du suicide et des facteurs de risque et de protection est nécessaire pour soutenir les efforts de prévention du suicide.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".