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Enregistrement W2905182826 · doi:10.1111/1753-6405.12859

Men’s work, women’s work and suicide: a retrospective mortality study in Australia

2018· article· en· W2905182826 sur OpenAlexaff
Allison Milner, Tania King

Notice bibliographique

RevueAustralian and New Zealand Journal of Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetrospective cohort studyOccupational safety and healthWork (physics)Suicide preventionHuman factors and ergonomicsMedicineInjury preventionPoison controlMedical emergencyDemographyGerontologySociologyEngineeringSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This research sought to investigate the influence of being a in male-dominated occupation on suicide. METHODS: A population-level retrospective mortality study was conducted over the period 2001 to 2015. Data from the Australian Census and the National Coronial Information System were combined. Negative binomial regression was used to assess the relationship between occupational gender ratio and suicide rates, controlling for age, socioeconomic status and year of death. Probabilistic sensitivity analysis accounted for unmeasured confounding due to common mental disorders. RESULTS: Males in male-dominated occupations had a rate ratio (RR) of 7.50 (95%CI 6.07 to 9.25) compared to males in female-dominated occupations. Females in male-dominated occupations had a RR of 0.13 (95%CI 0.07 to 0.26) compared to females in female-dominated occupations. Results for males were maintained after adjusting for common mental disorders. There was evidence of interaction on both additive and multiplicative scales. CONCLUSIONS: The gendered context of an occupation influences suicide, with varying risks for women and men. More research is needed to understand the mechanisms of this relationship. Implications for public health: These results suggest the need for targeted suicide prevention activities in male-dominated occupational groups.

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)0,004
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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