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Suivi de la santé mentale et des pensées suicidaires des étudiants français sur Twitter

INTRODUCTION: Les mesures sanitaires de freinage de la pandémie de COVID19 imposent une organisation de la vie étudiante à distance. Face à la fermeture des universités et privés d’interactions sociales, un mouvement étudiant est apparu début 2021 sur Twitter sous la forme du hashtag « #ÉtudiantFant...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Marty, Tom, Foulquié, Pierre, Dang-Vu, Laurent, Renner, Simon, Mebarki, Adel, Texier, Nathalie, Schück, Stéphane
Formato: Online Artículo Texto
Lenguaje:English
Publicado: Published by Elsevier Masson SAS 2021
Materias:
Acceso en línea:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8186860/
http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2021.05.026
Descripción
Sumario:INTRODUCTION: Les mesures sanitaires de freinage de la pandémie de COVID19 imposent une organisation de la vie étudiante à distance. Face à la fermeture des universités et privés d’interactions sociales, un mouvement étudiant est apparu début 2021 sur Twitter sous la forme du hashtag « #ÉtudiantFantôme », fédérant les témoignages d’étudiants sur les impacts de la pandémie sur leur quotidien et leur santé mentale. MATÉRIEL ET MÉTHODE: Les messages d’étudiants ont été recueillis sur le réseaux social Twitter de novembre 2020 au 31 janvier 2021 (mention du #ÉtudiantFantôme ou hashtag associé, ou mention du statut d’étudiant dans leur description). Un champs lexical propre à la population étudiante a permis de filtrer le contenu non spécifique (journalistes, professeurs). Les étudiants pouvant exprimer un impact psychique sans forcément adjoindre systématiquement le « #ÉtudiantFantôme », l’historique des tweets des internautes identifiés a été ajouté pour constituer le corpus d’analyse (dans la limite de 3500 tweets). 27 concepts de santé mentale issus du dictionnaire médical MedRA, les 7 items du questionnaire GAD-7 (échelle médicale d’évaluation d’un trouble anxiodépressif) ainsi qu’un item propre aux idéations suicidaires, auto-agressivité et dépréciation de soi, ont été enrichis manuellement par des expressions familières. Ces verbatims spécifiques ont servi à la détection des concepts et items auxquels ils étaient rattachés. RÉSULTATS: Le corpus d’analyse de 286 765 tweets au total a été constitué, provenant de1369 étudiants (le plus ancien tweet historique datant de 2009). Les 6 concepts de santé mentale majoritaires détectés sont la colère (39,8 %) la dépression (19,8 %), l’anxiété (18,9 %), la peur (12,1 %), le stress (7,4 %) et des troubles du sommeil (2,0 %). Leurs proportions sont stables dans le temps, sauf pour les 3 premiers, largement prépondérant mi-janvier 2021. Les items de l’échelle GAD-7 les plus détectés correspondent à un sentiment de nervosité, anxiété ou tension (8,59 %), un sentiment de peur (6,19 %) et des inquiétudes excessives (2,61 %). 3,34 % des messages expriment des concepts en lien avec des pensées suicidaires, auto-agressivité ou dépréciation de soi (incluant des mentions de suicide d’autres personnes). 78 % des étudiants présentent au moins un item de santé mentale, mentionné dans au moins 1 tweet. CONCLUSION: Confinés, les étudiants se retrouvent sur Twitter pour exprimer leur détresse. Une méthodologie médicale de social media listening permet de détecter et de monitorer l’évolution de concepts de santé mentale. En complément des pratiques existantes, ce type d’approche permettrait de suivre l’évolution des déclarations des troubles anxiodépressifs dans la population d’étudiants s’exprimant sur internet. La détection en temps réel d’idéations suicidaires permettrait d’accompagner précocement les étudiants concernés sur ces réseaux sociaux.