Influence of social and material individual and area deprivation on suicide mortality among 2.7 million Canadians: A prospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have investigated how area-level deprivation influences the relationship between individual disadvantage and suicide mortality. The aim of this study was to examine individual measures of material and social disadvantage in relation to suicide mortality in Canada and to determine whether these relationships were modified by area deprivation. METHODS: Using the 1991-2001 Canadian Census Mortality Follow-up Study cohort (N = 2,685,400), measures of individual social (civil status, family structure, living alone) and material (education, income, employment) disadvantage were entered into Cox proportional hazard models to calculate hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI) for male and female suicide mortality. Two indices of area deprivation were computed - one capturing social, and the other material, dimensions - and models were run separately for high versus low deprivation. RESULTS: After accounting for individual and area characteristics, individual social and material disadvantage were associated with higher suicide mortality, especially for individuals not employed, not married, with low education and low income. Associations between social and material area deprivation and suicide mortality largely disappeared upon adjustment for individual-level disadvantage. In stratified analyses, suicide risk was greater for low income females in socially deprived areas and males living alone in materially deprived areas, and there was no evidence of other modifying effects of area deprivation. CONCLUSIONS: Individual disadvantage was associated with suicide mortality, particularly for males. With some exceptions, there was little evidence that area deprivation modified the influence of individual disadvantage on suicide risk. Prevention strategies should primarily focus on individuals who are unemployed or out of the labour force, and have low education or income. Individuals with low income or who are living alone in deprived areas should also be targeted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».