Leading Causes of Unintentional Injury and Suicide Mortality in Canadian Adults across the Urban-Rural Continuum
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined the leading causes of unintentional injury and suicide mortality in adults across the urban-rural continuum. METHODS: Injury mortality data were drawn from a representative cohort of 2,735,152 Canadians aged ≥ 25 years at baseline, who were followed for mortality from 1991 to 2001. We estimated hazard ratios and 95% confidence intervals for urban-rural continuum and cause-specific unintentional injury (i.e., motor vehicle, falls, poisoning, drowning, suffocation, and fire/burn) and suicide (i.e., hanging, poisoning, firearm, and jumping) mortality, adjusting for socioeconomic and demographic characteristics. RESULTS: Rates of unintentional injury mortality were elevated in less urbanized areas for both males and females. We found an urban-rural gradient for motor vehicle, drowning, and fire/burn deaths, but not for fall, poisoning, or suffocation deaths. Urban-rural differences in suicide risk were observed for males but not females. Declining urbanization was associated with higher risks of firearm suicides and lower risks of jumping suicides, but there was no apparent trend in hanging and poisoning suicides. CONCLUSION: Urban-rural gradients in adults were more pronounced for unintentional motor vehicle, drowning, and fire/burn deaths, as well as for firearm and jumping suicide deaths than for other causes of injury mortality. These results suggest that the degree of urbanization may be an important consideration in guiding prevention efforts for many causes of injury fatality.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».