Comparing gender-specific suicide mortality rate trends in the United States and Lithuania, 1990–2019: putting one of the “deaths of despair” into perspective
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The increase in the suicide mortality rate among middle-aged adults in the United States (US) has been well documented. Aside from a few studies from the United Kingdom, it is unclear whether the suicide mortality rate trend in the US is also occurring in other developed countries. Accordingly, we aimed to compare the suicide mortality rate trends over the past 30 years in the US to a country in the European Union-Lithuania. METHODS: Joinpoint regression analyses were performed to identify secular trends in the gender-specific age-standardized suicide mortality rate among individuals 15 + years of age, as well as middle-aged adults (45-54 years of age), and suicide mortality rate ratio for men-to-women. RESULTS: Age-standardized suicide mortality rates among middle-aged adults in the US increased annually, on average, by 0.89% (95% CI: 0.66%, 1.12%) among men and 1.21% (95% CI: 0.75%, 1.66%) among women between 1990 and 2019. In contrast to the US, there was an overall downward trend in the suicide mortality rates among middle-aged adults in Lithuania across the study period. The average annual percent change in the suicide mortality rate ratio for men-to-women were not statistically significant for either country. CONCLUSION: The suicide mortality rate trend in the US does not appear to be an indicator of an upcoming global trend, but rather should be regarded as a cautionary example of what other countries should strive to avoid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».