Cross-national Study of Fighting and Weapon Carrying as Determinants of Adolescent Injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We sought to (1) compare estimates of the prevalence of fighting and weapon carrying among adolescent boys and girls in North American and European countries and (2) assess in adolescents from a subgroup of these countries comparative rates of weapon carrying and characteristics of fighting and injury outcomes, with a determination of the association between these indicators of violence and the occurrence of medically treated injury. DESIGN AND SETTING: Cross-sectional self-report surveys using 120 questions were obtained from nationally representative samples of 161082 students in 35 countries. In addition, optional factors were assessed within individual countries: characteristics of fighting (9 countries); characteristics of weapon carrying (7 countries); and medically treated injury (8 countries). PARTICIPANTS: Participants included all consenting students in sampled classrooms (average age: 11-15 years). MEASURES: The primary measures assessed included involvement in physical fights and the types of people involved; frequency and types of weapon carrying; and frequency and types of medically treated injury. RESULTS: Involvement in fighting varied across countries, ranging from 37% to 69% of the boys and 13% to 32% of the girls. Adolescents most often reported fighting with friends or relatives. Among adolescents reporting fights, fighting with total strangers varied from 16% to 53% of the boys and 5% to 16% of the girls. Involvement in weapon carrying ranged from 10% to 21% of the boys and 2% to 5% of the girls. Among youth reporting weapon carrying, those carrying handguns or other firearms ranged from 7% to 22% of the boys and 3% to 11% of the girls. In nearly all reporting countries, both physical fighting and weapon carrying were significantly associated with elevated risks for medically treated, multiple, and hospitalized injury events. CONCLUSIONS: Fighting and weapon carrying are 2 common indicators of physical violence that are experienced by young people. Associations of fighting and weapon carrying with injury-related health outcomes are remarkably similar across countries. Violence is an important issue affecting the health of adolescents internationally.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».