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Enregistrement W3136861037 · doi:10.1007/s00127-021-02059-z

Patterns of suicide mortality in England and Wales before and after the suicide of the actor Robin Williams

2021· article· en· W3136861037 sur OpenAlexaffabout
Alexandra Pitman, David S. Fink, Rob Whitley

Notice bibliographique

RevueSocial Psychiatry and Psychiatric Epidemiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésDemographySuicide preventionInjury preventionPoison controlAutoregressive integrated moving averageSuicide methodsOccupational safety and healthEpidemiologyHuman factors and ergonomicsMedicinePsychiatryPsychologyGeographySuicide ratesMedical emergencyTime seriesSociologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: There is international evidence supporting an association between sensational reporting of suicide and a subsequent increase in local suicide rates, particularly where reporting the death of a celebrity. We aimed to explore whether the observed increase in suicides in the United States, Canada and Australia in the 5 months following the 2014 suicide of the popular actor Robin Williams was also observed in England and Wales. METHOD: We used interrupted time-series analysis and a seasonal autoregressive integrated moving averages (SARIMA) model to estimate the expected number of suicides during the 5 months following Williams' death using monthly suicide count data for England and Wales from the UK Office for National Statistics (ONS) 2013-2014. RESULTS: Compared with the observed 2051 suicide deaths in all age groups from August to December 2014, we estimated that we would have expected 1949 suicides over the same period, representing no statistically significant excess. CONCLUSIONS: This finding is an outlier among previous studies and contrasts with the approximately 10% increase in suicides found in similar analyses conducted in other high-income English-speaking countries with established media reporting guidelines.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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