Economic crises and incidence of suicide in Iceland 1911-2017
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Suicides are number 16 as a cause of death worldwide. Causes are not always known, often associated with depression or trauma. Suicide incidence has decreased world- wide in the past three decades. The economic crisis of 2008 led to an increase in many countries. Many confounding factors make comparisons between countries difficult. This study assesses the possible impact of economic crises in Iceland on suicide incidence. MATERIAL AND METHODS: The work is based on suicide data from 1911 to 2017 and six economic crises from 1918 to 2008. The incidence is calculated five and ten years before and after the index year of each crisis. Possible crisis impact was assessed by applying a quasi-Poisson model to the data. Variance can be greater than model shows, so overdispersion was assessed. The evolution over time is assessed by inspection of cumulative sum of squared -residuals (CUSUMSQ). RESULTS: Suicide incidence increased from 1930, beginning to decline around 1990. Given a small population size there are wide upwards incidence fluctuations, within and outside the crisis -periods. The crises of 1931 and 1948 showed an increase, wheras in the others there is no change or a decrease. The sizes of deviations from expected value are, for the whole period, in compliance with the quasi-poisson model for counts. CONCLUSION: There is no statistical correlation between the six economic crises and suicide incidence in the Icelandic data. The study is based on population incidence and does not preclude a negative impact of economic crises on individuals.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».