Characterizing mental health/addictions and assault visits in the year prior to death: a population-based linked cohort study of homicide victims
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Homicide is an important cause of death for older youth and adult Canadians; however, little is known about health care use prior to death among this population. OBJECTIVES: To characterise health care use for mental health and addictions (MHA) and serious assault (herein referred to assault) one year prior to death among individuals who died by homicide in Ontario, Canada using linked mortality and health care utilisation data. METHODS: We report rates of health care use for MHA and assault in the year prior to death among all individuals 16 years and older in Ontario, Canada, who died by homicide from April 2003 to December 2012 (N = 1,541). Health care use for MHA included inpatient stays, emergency department (ED) visits and outpatient visits, whereas health care use for assault included only hospital-based care (ED visits and inpatient stays). Sociodemographic characteristics and health care utilisation were examined across homicide deaths, stratified by sex. RESULTS: Overall, 28.5% and 5.9% of homicide victims sought MHA and assault care in the year prior to death, respectively. A greater proportion of females accessed care for MHA, whereas a greater proportion of males accessed assault-related health care. Males were more likely to be hospitalised following an ED visit for a MHA or assault related reason, in comparison to females. The most common reason for a MHA hospital visit was for substance-related disorders. We found an increase over time for hospital-based visits for assault prior to death, a trend that was not observed for MHA-related visits. CONCLUSIONS: A large proportion of homicide victims interacted with the health care system for MHA or assault in the year prior to death. An increase in hospital-based visits for assault-related reasons prior to death was observed. These trends may offer insight into avenues for support and prevention for victims of homicide.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».