Did the Great Recession increase suicides in the USA? Evidence from an Interrupted Time Series analysis
Notice bibliographique
Résumé
PurposeResearch suggests that the Great Recession of 2007–2009 led to nearly 5000 excess suicides in the United States. However, prior work has not accounted for seasonal patterning and unique suicide trends by age and gender.MethodsWe calculated monthly suicide rates from 1999 to 2013 for men and women aged 15 and above. Suicide rates before the Great Recession were used to predict the rate during and after the Great Recession. Death rates for each age-gender group were modeled using Poisson regression with robust variance, accounting for seasonal and nonlinear suicide trajectories.ResultsThere were 56,658 suicide deaths during the Great Recession. Age- and gender-specific suicide trends before the recession demonstrated clear seasonal and nonlinear trajectories. Our models predicted 57,140 expected suicide deaths, leading to 482 fewer observed than expected suicides (95% confidence interval −2079, 943).ConclusionsWe found little evidence to suggest that the Great Recession interrupted existing trajectories of suicide rates. Suicide rates were already increasing before the Great Recession for middle-aged men and women. Future studies estimating the impact of recessions on suicide should account for the diverse and unique suicide trajectories of different social groups.
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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 | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».