A comparative analysis of solitary suicides, suicides following homicide, and suicide pacts using the National Violent Death Reporting System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Incidents of suicide can be categorized into three main types: solitary suicides, suicides following homicide, and suicide pacts. Although these three suicide incidents vary by definition, no studies to-date have simultaneously examined and compared them for potential differences. The objective of the current study was to empirically and descriptively compare solitary suicides, suicides following homicide, and suicide pacts in the United States. METHODS: Restricted-access data from the National Violent Death Report System for 2003-2019 for 262,679 solitary suicides, 4,352 suicides following homicide, and 450 suicide pacts were used. Pairwise comparisons of the three suicide incident types were made for demographic factors, method of suicide, preceding circumstances, mental health status, and toxicology findings. RESULTS: Solitary suicides, suicides following homicide, and suicide pacts have distinct profiles, with statistically significant (p < 0.05) differences across all pairwise comparisons of sex, race, ethnicity, marital status, education, method of suicide, financial problems, interpersonal relationship problems, physical health problems, mental health problems, mood disorders, suicide attempt history, and opiate use at the time of death. CONCLUSION: Despite sharing a few commonalities, solitary suicides, suicides following homicide, and suicide pacts represent distinct phenomena. Each of these suicide incident types likely have their own unique prevention pathways.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».