Violence-Related Deaths Among People Released From Prison: A Data Linkage Study
Notice bibliographique
Résumé
People released from prison are a socially marginalized group and are at high risk of death from preventable causes, including violence. Despite this, little is known about the epidemiology of violence-related death (VRD) after release from prison. This knowledge is essential for developing targeted, evidence-informed violence prevention strategies. We examined VRDs among a representative sample of people released from prisons in Queensland, Australia, by sex and Indigenous status. Correctional records for all people (aged ≥17 years) released from prisons from January 1994 until December 2007 ( N = 41,970) were linked probabilistically with the National Death Index. The primary outcome was VRD following release from prison. We calculated crude mortality rates (CMRs) and standardized mortality ratios (SMRs) standardized by age and sex to the Australian population. We used Cox regression to identify predictors of VRD. Of 2,158 deaths after release from prison, 3% ( n = 68) were violence-related. The SMR for VRD was 10.0 (95% confidence interval (CI): [7.9, 12.7]) and was greatest for women (SMR = 16.3, 95% CI: [8.2, 32.7]). The rate of VRD was 2.5 deaths per 10,000 person-years (95% CI: [2.0, 3.2]) and was highest between 2 and 6 months after release from prison (CMR = 6.3, 95% CI: [3.4, 11.6]). Risk factors for VRD included short sentences (<90 days; for males and non-Indigenous people) and experiencing two or more imprisonments (for non-Indigenous people). No significant risk factors for VRD were identified for women or Indigenous people. People released from prison die from violence at a rate that is greatly elevated compared with the general population, with women experiencing the greatest elevation in risk. Reducing the number of VRDs in this population could improve the health and wellbeing of some of our most marginalized community members.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».