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Enregistrement W1535802461 · doi:10.1177/070674371005500406

Inequalities in Suicide Rates in the European Union's Elderly: Trends and Impact of Macro-Socioeconomic Factors between 1980 and 2006

2010· article· en· W1535802461 sur OpenAlexvenueno aff
Marco Innamorati, Antonino Tamburello, David Lester, Mario Amore, Paolo Girardi, Roberto Tatarelli, Maurizio Pompili

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusEuropean unionDemographySuicide preventionPoison controlUnemploymentInjury preventionOccupational safety and healthMedicineInequalityGerontologyPsychologyEnvironmental healthPopulationSociologyEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To study suicide rates in elderly people in the former European Community, known as the European Union (EU) since late 1993, to identify differences between early members (admitted to the EU before 2004) and new members (admitted after 2004), and to evaluate the association between macro-socioeconomic variables and suicide rates. METHOD: We explored temporal trends in age-adjusted suicide rates for people aged 65 years and older residing in the EU from 1980 to 2006. RESULTS: In the years examined in the study, there has been a general decrease in suicide rates in new and early members of the EU, although more slowly for elderly men than for women. The decrease in suicide rates of citizens aged 65 years and older was associated with a small but significant difference between new and early members of the EU (RR = 1.04, 95% CI 1.03 to 1.05; z = 11.95, P < 0.001). The macro-socioeconomic indices were strongly associated with age-adjusted suicide rates in EU senior citizens, except unemployment rates. CONCLUSIONS: Deaths by suicide in elderly people are declining in all EU nations, but inequalities in the suicide rates of men and women remain, especially in new EU members.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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