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Enregistrement W2922601745 · doi:10.1093/milmed/usy353

More Than Just Counting Deaths: The Evolution of Suicide Surveillance in the Canadian Armed Forces

2019· article· en· W2922601745 sur OpenAlexaffabout
Elizabeth Rolland-Harris

Notice bibliographique

RevueMilitary Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensDepartment of National Defence
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuicide preventionPortfolioMilitary personnelEnvironmental healthMedicinePopulationPoison controlOccupational safety and healthMedical emergencyPsychologyPolitical scienceBusinessFinancePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suicide prevention and surveillance are of primary concern to the Canadian Armed Forces (CAF) and to the CAF Health Services (CFHS). Suicide surveillance has been conducted on behalf of the CFHS by the Directorate of Force Health Protection for nearly 30 years. Over time, multiple changes have occurred within CAF: changes in its military role (from a primarily peacekeeping role to one also involving active combat), changes in operational tempo, temporal changes in at-risk subpopulations, as well as increased awareness and concern with suicide and suicide prevention. This has resulted in the annual reporting of CAF suicide rates and the evolution of the report's content to respond to the needs of its end users. More recently, Regular Force Army and Combat Arms males have been identified as being at significantly higher risk of suicide, relative to their counterparts, as well as to the Canadian general population. However, this trend has been fairly stable. To optimize the use of limited epidemiologic resources and to shift the focus from the rates themselves towards a better understanding of what they represent and how they can be modified, the suicide surveillance portfolio is evolving to include complementary data sources and elements. This paper describes the different data sources that constitute the CAF's enhanced suicide surveillance portfolio, the value-added evidence generated by the use of complementary data collection methods and sources, and how this evidence is used by CAF leadership in their efforts to prevent suicide amongst those who serve.

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)0,002
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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