A comparison between the age patterns and rates of suicide in the Islamic Republic of Iran and Australia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When planning interventions aimed at preventing suicide, it is important to consider how socioeconomic and cultural factors may affect suicide rates. There has been variability in the accuracy of recording suicide deaths, leading to varying levels of underestimation. Social, cultural and religious elements affect whether deaths resulting from suicide are reported as such and those responsible for reporting a death may avoid providing information that would suggest the death was due to suicide. AIMS: The aim of this study was to document Iranian suicide patterns in 2006-2010 and 2011-2015, compare them with those in a "Western" country (Australia) and explore whether differences point to factors that affect suicide rates. METHODS: Data were obtained from Iranian and Australian national statistics offices. RESULTS: Peak Iranian male suicide rates were in young adulthood. There was a modest increase between the 2 quinquennials studied. Australian male rates were much higher, with age peaks in middle age and very late life. From age 30, the female rate was twice as high in Australia, graphs of the age patterns being relatively flat in both countries. Male:female ratios were 2.34 (Islamic Republic of Iran) and 3.25 (Australia). CONCLUSION: The suicide rate in the Islamic Republic of Iran is low, as in most other predominantly Muslim countries. Higher rates in youth are of concern. A case-control psychological autopsy study comparing cases in Iran and Australia could help answer questions about suicide causation.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».