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Enregistrement W3129633054 · doi:10.1177/0025802420934266

Mortality in Prisons: The Experience of the Bureau of Legal Medicine of Milan (Italy) (1993–2017)

2021· article· en· W3129633054 sur OpenAlexaboutno aff
Guendalina Gentile, Marta Nicolazzo, Rachele Bianchi, Paolo Bailo, Michele Boracchi, Stefano Tambuzzi, Riccardo Zoja

Notice bibliographique

RevueMedicine Science and the Law · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical jurisprudenceMedicineQuarter (Canadian coin)Suicide preventionPopulationPoison controlFamily medicinePsychiatryInjury preventionSubstance abuseMedical emergencyDemographyEnvironmental healthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We undertook a retrospective analysis of deaths that took place in prisons in Milan between 1993 and 2017, by identifying cases from a total of 24,101 autopsies that were performed at the Section of Forensic Medicine of the University of Milan. From the archives of this institution, we found 227 autopsy reports relating to deaths that had taken place in one of Milan’s three detention facilities. These deaths were divided into two types: natural deaths ( n=135; 59.5%) and violent deaths ( n=92; 40.5%). The groups have different characteristics: while natural deaths mostly resulted from cardiovascular diseases, suicides were mainly the result of hanging. Further, people who died by suicide often had a history of psychiatric disease and/or drug abuse, and over a quarter of them had previous suicide attempts and/or had declared suicidal intentions. This study confirms the need for good quality healthcare services for prisoners, given that they remain a population at high risk of early death.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,017
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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