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Enregistrement W3202599938 · doi:10.1136/jech-2021-216964

Factors associated with experiencing reassault in Ontario, Canada: a population-based analysis

2021· article· en· W3202599938 sur OpenAlexafffundabout
Rachel Strauss, Rinku Sutradhar, David Gómez, Jin Luo, Carolyn Snider, Natasha Saunders

Notice bibliographique

RevueJournal of Epidemiology & Community Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSt. Michael's HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMinistry of Health, Ontario
Mots-clésMedicineDemographyRelative riskIncidence (geometry)PopulationPoison controlInjury preventionPsychological interventionRetrospective cohort studySuicide preventionCohort studyCohortOccupational safety and healthGerontologyConfidence intervalEnvironmental healthSurgeryPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Individuals who experience a violence-related injury are at high risk for subsequent assault. The extent to which characteristics of initial assault are associated with the risk and intensity of reassaults is not well described yet essential for planning preventive interventions. We sought to describe the incidence of reassault and associated risk factors in Ontario, Canada. METHODS: In this population-based retrospective cohort study using linked health and demographic administrative databases, we included all individuals discharged from an emergency department or hospitalised with a physical assault between 1 April 2005 and 30 November 2016 and followed them until 31 December 2016 for reassault. A sex-stratified Andersen-Gill recurrent events analysis modelled associations between sociodemographic and clinical risk factors and reassault. RESULTS: 271 522 individuals experienced assault (mean follow-up=6.4 years), 24 568 (9.0%) of whom were reassaulted within 1 year, 45 834 (16.9%) within 5 years and 52 623 (19.4%) within 10 years. 40 322 (21%) males and 12 662 (17%) females experienced reassault over the study period. Groups with increased rates of reassault included: those aged 13-17 years versus older adults (age 65+) (males: relative rate (RR) 2.16; 95% CI 1.96 to 2.38; females: RR 2.79; 95% CI 2.39 to 3.26)), those living in rural areas versus urban (males: RR 1.22; 95% CI 1.19 to 1.24; females: RR 1.32; 95% CI 1.27 to 1.37) and individuals with a history of incarceration versus without (males: RR 2.38; 95% CI 2.33 to 2.42; females: RR 2.57; 95% CI 2.48 to 2.67). CONCLUSION: One in five who are assaulted experience reassault. Those at greatest risk include youth, those living in rural areas, and those who have been incarcerated, with strongest associations among females. Timely interventions to reduce the risk of experiencing reassault must consider both sexes in these groups.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,220
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,199 · 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'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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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