Suicide, Homicide, and Other Violent Deaths Among People Experiencing Homelessness in the United States: A Cross-sectional Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Limited information exists about violent deaths among people experiencing homelessness (PEH) across the United States. Using data from a national reporting system, we describe characteristics of suicides, homicides, and other deaths classified as violent among PEH in the United States. METHODS: We obtained data on demographic characteristics, mechanisms of injury, and circumstances surrounding violent deaths from January 1, 2016, through December 31, 2018, in 31 states from the National Violent Death Reporting System. RESULTS: Of 122 113 violent deaths in 31 states during 2016-2018, 1757 (1.4%) occurred among PEH and 3952 (3.2%) occurred among people for whom homelessness status was unknown or missing. Of all violent deaths among PEH, 878 were suicides (1.1% of all suicides), 458 were homicides (1.6% of all homicides), 352 were of undetermined intent (2.8% of all deaths of undetermined intent), and 59 were the result of legal interventions (3.8% of all deaths due to legal interventions). Hanging/suffocation/strangulation was the most common mechanism of suicide among PEH (44.4%), followed by deaths due to firearms (21.6%). Firearms were the most common mechanism of homicide deaths among PEH (48.0%). Black PEH were more likely to die by homicide than by suicide, and White PEH were more likely to die by suicide than by homicide. Among the 843 suicide victims for whom additional information was known, 345 (40.9%) had a history of suicidal thoughts or plans, 245 (29.1%) had disclosed intent to die by suicide, and 183 (21.7%) were receiving treatment for a mental health condition. CONCLUSIONS: Efforts to reduce mortality and improve health outcomes among PEH should consider the high rates of violent deaths in this population.
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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 | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle