Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Knowledge of suicide epidemiology in low- and middle-income settings is important for both well-tailored policies and an increased global understanding of suicide macro-determinants. Adolescents are an important target group in that respect, and those from South Africa are a particular concern, given the additional challenges associated with dramatic political, economic, and health transition. OBJECTIVE: This study presents a profile of adolescent suicide occurrence and sex, race, and city differences. STUDY GROUP: Adolescents aged 10-19 years in post-apartheid urban South Africa. METHODS: Sex-, race- and city-specific suicide rates were calculated for two age groups (10-14, 15-19 years). Using logistic regression, odds ratios were compiled, first adjusting for age, then additionally for sex, race, and city. Female subjects, those classified as 'coloured' (denoting mixed racial origin), and those living in Tshwane were used as reference groups. Proportions (with 95% confidence intervals) of leading suicide methods were compared. RESULTS: Suicide rates were considerably higher among older adolescents and varied by sex, race, and city. Males had more than twice the odds of committing suicide compared with females. In the fully adjusted model, differences between races were not significant, but city-level differences remained. The leading suicide method was hanging for males and both hanging and poisoning for females. CONCLUSIONS: In contemporary urban South Africa, male sex, and city of residence, but not race, were associated with the commission of adolescent suicide, which tends to occur by quite specific methods. The findings warrant research into the possible underlying contextual, demographic, and individual mechanisms.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».