Suicide in Canadian veterans living in Ontario: a retrospective cohort study linking routinely collected data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare the risk of death by suicide in male veterans with age-matched civilians. DESIGN: Retrospective cohort study linking provincial administrative databases between 1990 and 2013 with follow-up complete until death or December 31, 2015. SETTING: Population-based study in Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Ex-serving Canadian Armed Forces and Royal Canadian Mounted Police veterans living in Ontario who registered for provincial health insurance were included. A civilian comparator group was matched 4:1 on age and sex. MAIN OUTCOME: Death by suicide was classified using standard cause of death diagnosis codes from a provincial registry of mandatory data collected from death certificates. Fine and Gray sub-distribution hazards regression compared the risk of death by suicide between veterans and civilians. Analyses were adjusted for age, residential region, income, rurality and major physical comorbidities. RESULTS: 20 397 male veterans released to Ontario between 1990 and 2013 and 81 559 age-sex matched civilians were included. 4.2% of veterans died during the study time frame, compared with 6.5% of the civilian cohort. Death by suicide was rare in both cohorts, accounting for 4.6% and 3.6% of veteran and civilian deaths, respectively. After adjustment for confounders, veterans had an 18% lower risk of dying from causes other than suicide (HR 0.82, 95% CI 0.76 to 0.89) and a similar risk of dying by suicide (HR 1.01, 95% CI 0.71 to 1.43), compared with civilians. CONCLUSIONS: Deaths by suicide were rare in male veterans residing in Ontario. Our findings demonstrate that veterans had a similar risk of suicide-related mortality as an age-matched civilian population. A better understanding of effective suicide prevention as well as clarifying pathways to seeking and receiving mental health supports and services are important areas for future consideration.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».