Veteran suicide mortality in Canada from 1976 to 2012
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Suicide prevention for Veterans is a public health priority. However, it has been challenging to study suicide in Canadian Veterans post-release from the military. The Veteran Suicide Mortality Study (VSMS) has assembled data on the risk of death by suicide for Canadian Veterans compared to other Canadians. Methods: This was a record linkage study of Canadian cause of death data from Statistics Canada linked with a cohort of Canadian Veterans from pay data of the Canadian Armed Forces (CAF). The population-based cohort included Veterans released with Regular Force or Reserve Force Class C service for the period 1976–2012. Death by suicide was identified by International Classification of Diseases (ICD) codes. Estimates of relative risk for suicide were calculated using standardized mortality ratios (SMRs) with the Canadian general population (CGP) as the reference. Results: Male Veterans had a higher risk of suicide compared to the CGP (SMR = 1.36 [95% CI, 1.30–1.44]). Female Veterans also had a higher risk (SMR = 1.81 [95% CI, 1.40–2.31]). Suicide risk for Veterans was consistently higher than for the CGP over the 37 years of follow-up. Risk for male Veterans was highest for those under 25 years old and decreased with age, but risk for females was higher than the CGP regardless of age. Discussion: The finding of higher risk of death by suicide for both male and female Veterans compared to the CGP informs the action plans of the recently released suicide prevention strategy. Future studies will identify other characteristics of subgroups of Veterans at higher risk of suicide.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».