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Enregistrement W2292107877

Profil des personnes décédées par suicide dans la région de Montréal, 2007-2009

2012· article· fr· W2292107877 sur OpenAlexaboutno aff
Janie Houle, Catherine Guillou-Ouellette

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2012
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceCoronerPoison controlGeographyArtSuicide preventionMedicineMedical emergency
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La région de Montréal est celle qui compte le plus grand nombre de décès par suicide de la province, soit environ 200 suicides par année. La métropole est vaste, multiculturelle et composée d’une mosaïque de quartiers aux populations très différentes. Ces quartiers sont regroupés en douze territoires de CSSS (centres de santé et de services sociaux) possédant chacun leur propre structure et leur offre de services particuliers. Les CSSS ont la responsabilité de mettre en œuvre, en collaboration avec leurs partenaires du milieu communautaire, des stratégies efficaces de prévention du suicide. Ils disposent malheureusement de peu d’informations sur les caractéristiques des personnes qui s’enlèvent la vie sur leur territoire. Cette étude a pour but de décrire les caractéristiques des personnes décédées par suicide au cours des années 2007, 2008 et 2009, pour l’ensemble de la région de Montréal ainsi que pour chacun de ses douze territoires de CSSS. Une collecte de données a été réalisée au Bureau du coroner en chef à Québec où sont conservés les dossiers complets constitués par les coroners pour chaque personne décédée par suicide. Ces dossiers comprennent le rapport d’investigation du coroner, qui est de nature publique, le rapport d’enquête des policiers et, dans certains cas, la note de suicide, les analyses toxicologiques, le dossier médical et toute autre information pertinente. La grille de collecte des données comporte 50 éléments d’information répartis en huit sections : a) profil sociodémographique; b) état de santé mentale; c) état de santé physique; d) examen toxicologique; e) circonstances entourant le décès; f) manifestations suicidaires; g) utilisation des ressources; h) autres informations pertinentes. Au total, 566 personnes se sont enlevé la vie entre 2007 et 2009 dans la région de Montréal. La collecte de données dans les dossiers du Coroner a révélé que la procédure d’investigation dans les cas de décès par suicide n’est pas uniforme et que les taux élevés de données manquantes nuisent à la validité du portrait pouvant être établi à l’aide de cette source d’information. Tout en faisant preuve de prudence dans l’interprétation des résultats, il apparaît clairement qu’il existe une grande disparité entre les territoires de CSSS, tant dans les taux de suicide, que dans les caractéristiques des personnes qui s’enlèvent la vie. Une adaptation des stratégies de prévention du suicide est donc nécessaire à l’échelle locale et ne peut être accomplie sans une bonne connaissance des caractéristiques des personnes qui se donnent la mort au sein d’un territoire donné. En se dotant d’une procédure uniforme et systématique de collecte d’informations dans les cas de décès par suicide, les coroners pourraient ainsi contribuer à faire avancer grandement les connaissances dans le domaine. Un tel savoir pourrait se traduire ensuite par des actions mieux ciblées et plus efficaces auprès des populations à risque, évitant ainsi des pertes de vie inutiles.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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