Disparités socioéconomiques et spatiales dans les décès attribuables au suicide chez les jeunes et aux blessures non intentionnelles en Colombie-Britannique (2009-2013)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Sachant que l’association entre l'état de santé et le statut socioéconomique (SSE) est largement documentée et que les blessures non intentionnelles continuent de se classer parmi les principales causes de décès chez les Britanno-Colombiens, nous avons voulu quantifier les disparités liées au SSE dans les taux de mortalité associés à trois secteurs prioritaires pour la Colombie-Britannique en matière de prévention des blessures : le suicide chez les jeunes, les blessures liées aux chutes chez les aînés et les blessures liées au transport. Méthodologie Nous avons jumelé les données liées aux décès (2009 à 2013) tirées des statistiques de l’état civil et des données socioéconomiques de CensusPlus de 2011 à l’échelle de l’aire de diffusion ou de la circonscription sanitaire afin d'étudier les taux de mortalité normalisés selon l’âge (TMNA) et les disparités des TMNA concernant les blessures non intentionnelles et leurs sous-types, notamment les blessures liées aux chutes chez les aînés (65 ans et plus) et les blessures liées au transport, ainsi que le suicide chez les jeunes (15 à 24 ans), ce dernier étant considéré comme une forme de blessure intentionnelle. Nous avons étudié les disparités spatiales et les disparités selon le sexe et nous avons mesuré les disparités relatives et absolues entre les zones moins favorisées et les zones plus favorisées en fonction des quintiles de revenu, de scolarité, d’emploi, de défavorisation matérielle et de défavorisation sociale. Résultats Notre étude a mis en évidence d’importantes différences entre les sexes en matière de taux de mortalité attribuable au suicide chez les jeunes, à des blessures liées aux chutes chez les aînés et à des blessures liées au transport, les hommes affichant des taux de mortalité beaucoup plus élevés que les femmes. Nous avons également observé des variations spatiales notables dans les TMNA pour l’ensemble des blessures non intentionnelles à l’échelle de la province. En général, la population vivant dans des zones où les revenus étaient faibles et où la défavorisation matérielle était importante a affiché des taux de mortalité plus élevés que la population vivant dans des zones favorisées. Conclusion Le repérage de différences importantes dans les taux de mortalité liée à des blessures intentionnelles et non intentionnelles entre les sexes et en fonction du SSE ouvre des possibilités quant à l’élaboration de stratégies de prévention ciblées pour réduire ces disparités.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».