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Enregistrement W3199889444

The social context and epidemiology of suicide in Labrador

2019· dissertation· en· W3199889444 sur OpenAlexaboutno aff
Nathaniel J. Pollock

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCircumpolar starContext (archaeology)PopulationGeographyMental healthPublic healthSuicide preventionPolitical scienceQualitative researchEpidemiologyCommunity healthPoison controlCriminologyMedicineEnvironmental healthPsychiatryPsychologySociologySocial scienceNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, many Inuit and First Nations populations have elevated rates of
\nsuicide, though there is substantial variation at the community level. The factors that
\ncontribute to suicide are complex and entrenched in colonization. Labrador is a
\ncircumpolar region in eastern Canada where suicide has been a persistent social problem
\nin Inuit and Innu communities since the 1970’s. As a result, suicide prevention has
\nbecome a policy and program priority.
\nIndigenous leaders and health system stakeholders in Labrador identified a need
\nfor local evidence on suicide to inform community programs and services. The aim of this
\nthesis was to examine the social context and epidemiology of suicide in the region. To
\nthis end, we established research partnerships with community members, Indigenous
\ngovernments, and the regional health authority. Within a population health approach
\nfounded on the principles for ethical research involving Indigenous peoples, we integrated
\ncommunity-based methods with qualitative and epidemiological study designs.
\nThis work began with a series of community consultations which engaged health
\nand social service providers to better understand research priorities related to suicide. In a
\nqualitative study, we then used focus groups to gather information about local risk and
\nprotective factors for suicide. Participants viewed suicidal behaviour, problematic alcohol and substance use, and mental disorders as the downstream outcomes of social inequity
\nand historical trauma. To build on this knowledge, we conducted a population-based
\nobservational study to investigate disparities in suicide mortality between Innu and Inuit
\ncommunities and the general population of the province. The results showed that the
\nsuicide rate was higher in Labrador (31.8 per 100,000 person-years) than in
\nNewfoundland (8 per 100,000 person-years); at the subregional level, suicide rates were
\nelevated in Inuit and Innu communities, at 165.6 and 114.0 suicide deaths per 100,000
\nperson-years.
\nTo put the data from Labrador in a global context, we undertook a systematic
\nreview on the incidence of suicide among Indigenous peoples worldwide. Suicide rates
\nwere elevated in many Indigenous populations, though rate variation was common.
\nStrikingly, rate disparities in Labrador were among the highest globally. Recognizing
\nchallenges related to monitoring suicide, we analyzed the public health approach to
\nsuicide surveillance in Canada. To improve surveillance capacity, we proposed strategies
\nsuch as integrating Indigenous identifiers into national data sets and building an inclusive
\ndata governance model to better track progress in suicide prevention in Indigenous
\ncommunities. This thesis concludes with a discussion of the scholarly contributions of
\nthis work and identifies opportunities for future research.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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