A population-based study of homicide deaths in Ontario, Canada using linked death records
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Homicide - a lethal expression of violence - has garnered little attention from public health researchers and health policy makers, despite the fact that homicides are a cause of preventable and premature death. Identifying populations at risk and the upstream determinants of homicide are important for addressing inequalities that hinder population health. This population-based study investigates the public health significance of homicides in Ontario, Canada, over the period of 1999-2012. We quantified the relative burden of homicides by comparing the socioeconomic gradient in homicides with the leading causes of death, cardiovascular disease (CVD) and neoplasm, and estimated the potential years of life lost (PYLL) due to homicide. METHODS: We linked vital statistics from the Office of the Registrar General Deaths register (ORG-D) with Census and administrative data for all Ontario residents. We extracted all homicide, neoplasm, and cardiovascular deaths from 1999 to 2012, using International Classification of Diseases codes. For socioeconomic status (SES), we used two dimensions of the Ontario Marginalization Index (ON-Marg): material deprivation and residential instability. Trends were summarized across deprivation indices using age-specific rates, rate ratios, and PYLL. RESULTS: Young males, 15-29 years old, were the main victims of homicide with a rate of 3.85 [IC 95%: 3.56; 4.13] per 100,000 population and experienced an upward trend over the study period. The socioeconomic neighbourhood gradient was substantial and higher than the gradient for both cardiovascular and neoplasms. Finally, the PYLL due to homicide were 63,512 and 24,066 years for males and females, respectively. CONCLUSIONS: Homicides are an important cause of death among young males, and populations living in disadvantaged neighbourhoods. Our findings raise concerns about the burden of homicides in the Canadian population and the importance of addressing social determinants to address these premature deaths.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».