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Enregistrement W2346905976 · doi:10.1136/injuryprev-2015-041932

A cohort study of regional migration and the risks of attempted suicide and violent assault injury

2016· article· en· W2346905976 sur OpenAlexafffundabout
Nikolaos Yiannakoulias, Diana C. Sanchez‐Ramirez, Lawrence W. Svenson, Don Voaklander

Notice bibliographique

RevueInjury Prevention · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGun Ownership and Violence Research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcMaster University
Organismes subventionnairesGovernment of Alberta
Mots-clésResidenceInjury preventionPoison controlSuicide preventionMedicineOccupational safety and healthDemographyCohortHuman factors and ergonomicsEnvironmental healthCohort studyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We study the association between changing residence and risks of attempted suicide and violent assault injury in Alberta, Canada. Our primary objective is to understand whether a change in residence between urban, rural and semiurban areas is associated with increased risk of intentional injury. METHODS: Study subjects are a cohort of residents linked to data on emergency department and inpatient hospital admissions between 1999 and 2010. We used generalised estimating equations to model the effects of changing residence on risk of intentional injury while controlling for the influence of age, sex, socio-economic status, Aboriginal status and history of intentional injury. RESULTS: Changing residence is associated with an increase in the risk of both attempted suicide and violent assault injury. In the case of attempted suicide, this effect is strongest for persons between 20 and 35 years of age. For violent assault injuries, persons from rural regions that have recently moved to urban regions have higher risk of injuries, and women of rural origin are at higher risk of violent assault injury than women of urban origin. CONCLUSIONS: Our findings reveal an association between risk of intentional injuries and change of residence adjusting for geographical differences in injury risk. These findings suggest that intentional injury risk is associated with change in community at intraregional scales and that these populations may benefit from support that helps integrate them into their new communities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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