Dossiers des coroners sur la mortalité par suicide à Montréal : limites et incidences sur les stratégies de prévention du suicide
Notice bibliographique
Résumé
<sec> <title>Introduction</title> À Montréal, les caractéristiques des cas de suicide sont susceptibles de varier d'un territoire à l'autre. Les données recueillies par les coroners dans le cadre de leurs investigations sur les suicides pourraient servir à appuyer la planification en matière de prévention du suicide à l'échelle locale. </sec> <sec> <title>Méthodologie</title> Dans cette étude, nous avons analysé tous les dossiers des coroners relatifs aux décès par suicide survenus à Montréal entre 2007 et 2009 afin de déterminer l'utilité des données disponibles, d'établir un profil des cas de suicide et d'examiner les différences à l'échelle locale en comparant deux territoires, celui ayant le taux de suicide le plus élevé et celui ayant le taux le plus faible. </sec> <sec> <title>Résultats</title> Les données recueillies ont révélé qu'il n'existait pas de procédure uniforme et systématique pour la consignation des données sur les décès par suicide. Quoique les taux de données manquantes aient été variables, ils étaient très élevés en ce qui concerne les antécédents de tentative de suicide et les événements récents qui pourraient avoir provoqué le suicide. Nous avons observé des différences dans les caractéristiques des personnes qui s'enlèvent la vie en fonction du territoire de résidence. </sec> <sec> <title>Conclusion</title> L'adoption par les coroners d'une procédure uniforme de collecte de données sur les cas de suicide permettrait aux décideurs d'avoir un portrait plus juste des personnes décédées par suicide au sein de leur territoire. S'adapter à la situation locale pourrait améliorer les stratégies de prévention du suicide. </sec>
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».