Fatal self-injury in the United States, 1999–2018: Unmasking a national mental health crisis
Notice bibliographique
Résumé
Background Suicides by any method, plus ‘nonsuicide' fatalities from drug self-intoxication (estimated from selected forensically undetermined and ‘accidental' deaths), together represent self-injury mortality (SIM)—fatalities due to mental disorders or distress. SIM is especially important to examine given frequent undercounting of suicides amongst drug overdose deaths. We report suicide and SIM trends in the United States of America (US) during 1999–2018, portray interstate rate trends, and examine spatiotemporal (spacetime) diffusion or spread of the drug self-intoxication component of SIM, with attention to potential for differential suicide misclassification. Methods For this state-based, cross-sectional, panel time series, we used de-identified manner and underlying cause-of-death data for the 50 states and District of Columbia (DC) from CDC's Wide-ranging Online Data for Epidemiologic Research . Procedures comprised joinpoint regression to describe national trends; Spearman's rank-order correlation coefficient to assess interstate SIM and suicide rate congruence; and spacetime hierarchical modelling of the ‘nonsuicide' SIM component. Findings The national annual average percentage change over the observation period in the SIM rate was 4.3% (95% CI: 3.3%, 5.4%; p <0.001) versus 1.8% (95% CI: 1.6%, 2.0%; p <0.001) for the suicide rate. By 2017/2018, all states except Nebraska (19.9) posted a SIM rate of at least 21.0 deaths per 100,000 population—the floor of the rate range for the top 5 ranking states in 1999/2000. The rank-order correlation coefficient for SIM and suicide rates was 0.82 ( p <0.001) in 1999/2000 versus 0.34 ( p = 0.02) by 2017/2018. Seven states in the West posted a ≥ 5.0% reduction in their standardised mortality ratios of ‘nonsuicide' drug fatalities, relative to the national ratio, and 6 states from the other 3 major regions a >6.0% increase ( p <0.05). Interpretation Depiction of rising SIM trends across states and major regions unmasks a burgeoning national mental health crisis. Geographic variation is plausibly a partial product of local heterogeneity in toxic drug availability and the quality of medicolegal death investigations. Like COVID-19, the nation will only be able to prevent SIM by responding with collective, comprehensive, systemic approaches. Injury surveillance and prevention, mental health, and societal well-being are poorly served by the continuing segregation of substance use disorders from other mental disorders in clinical medicine and public health practice. Funding This study was partially funded by the National Centre for Injury Prevention and Control, US Centers for Disease Control and Prevention (R49CE002093) and the US National Institute on Drug Abuse (1UM1DA049412–01; 1R21DA046521-01A1).
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».