Economic downturns and suicide mortality in the USA, 1980–2010: observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies have suggested strong associations between economic downturns and suicide mortality, but are at risk of bias due to unmeasured confounding. The rationale for our study was to provide more robust evidence by using a quasi-experimental design. METHODS: We analysed 955,561 suicides occurring in the USA from 1980 to 2010 and used a broad index of economic activity in each US state to measure economic conditions. We used a quasi-experimental, fixed-effects design and we also assessed whether the effects were heterogeneous by demographic group and during periods of official recession. RESULTS: After accounting for secular trends, seasonality and unmeasured fixed characteristics of states, we found that an economic downturn similar in magnitude to the 2007 Great Recession increased suicide mortality by 0.14 deaths per 100,000 population [95% confidence interval (CI) 0.00, 0.28] or around 350 deaths. Effects were stronger for men (0.28, 95% CI 0.07, 0.49) than women and for those with less than 12 years of education (1.22 95% CI 0.83, 1.60) compared with more than 12 years of education. The overall effect did not differ for recessionary (0.11, 95% CI -0.02, 0.25) vs non-recessionary periods (0.15, 95% CI 0.01, 0.29). The main study limitation is the potential for misclassified death certificates and we cannot definitively rule out unmeasured confounding. CONCLUSIONS: We found limited evidence of a strong, population-wide detrimental effect of economic downturns on suicide mortality. The overall effect hides considerable heterogeneity by gender, socioeconomic position and time period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».