Suicide rates for different religious groups in the South Asian origin population in England and Wales: a secondary analysis of a national data set
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to calculate the rate of suicide in different religious groups in people of South Asian origin in the UK. Design/methodology/approach – A cross-sectional, secondary analysis of a national data set. A name recognition algorithm was used to identify people of South Asian origin and their religion. Standardized mortality ratios (SMRs) were calculated using this data and data from the national census. Setting: a population study of all those who died by suicide in England and Wales in 2001. Participants: all cases of suicide and undetermined intent identified by the Office for National Statistics for England and Wales. Findings – There were 4,848 suicides in the UK in 2001 of which 125 (2.6 percent) were identified as people of South Asian origin by the algorithm. The suicide rate for all people of South Asian origin was 5.50/100,000 compared to 9.31/100,000 for the population of England and Wales. The age SMR for those whose names were of Hindu, Muslim or Sikh origin were 0.88, 0.47 and 0.85, respectively. Female South Asians have lower rates of suicide, than their South Asian male counterparts. Research limitations/implications – Religious classification by the computerized program does not guarantee religious affiliation. The data set were confined to one year because religion was not collected prior to the 2001 census. Originality/value – The rates of suicide for South Asian sub-populations in the UK differ by gender and religion.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».