Risk of firearm injuries among children and youth of immigrant families
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Firearm injuries contribute to substantial morbidity and mortality. The immigrant paradox suggests that, despite being more socially disadvantaged, immigrants are less likely than nonimmigrants to have poor outcomes. We tested the association of immigrant characteristics with firearm injuries among children and youth. METHODS: We conducted a population-based cohort study involving residents of Ontario aged 24 years and younger from 2008-2012 using health and administrative databases. We estimated rate ratios of unintentional and assault-related firearm injuries by immigrant status using Poisson regression models with Generalized Estimating Equations. RESULTS: We included 15 866 954 nonimmigrant and 4 551 291 immigrant person-years in our analysis. Nonimmigrant males had 1032 unintentional (12.4 per 100 000, 95% confidence interval [CI] 11.7-13.2) and 304 assault-related (3.6 per 100 000, 95% CI 3.2-4.0) firearm injuries. Immigrant males had 148 unintentional (7.2 per 100 000, 95% CI 6.1-8.5) and 113 assault-related (5.5 per 100 000, 95% CI 4.5-6.6) firearm injuries. Compared with nonimmigrants, immigrants had a lower rate of unintentional firearm injury (adjusted rate ratio 0.5, 95% CI 0.4-0.6) but a similar rate of assault-related firearm injury. Among immigrants, refugees had a 43% higher risk of assault-related firearm injury compared with nonrefugees (adjusted rate ratio 1.4, 95% CI 1.0-2.0). Immigrants from Central America and Africa accounted for 68% of immigrants with assault-related firearm injuries. INTERPRETATION: Compared with nonimmigrants, immigrant children and youth had a lower risk of unintentional firearm injury, although the risk of assault-related firearm injury was higher among refugees and immigrants from Central America and Africa. The results suggest that prevention strategies for firearm safety should target nonimmigrant youth as well as these newly identified high-risk immigrant populations.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».