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Enregistrement W4320857043 · doi:10.1186/s40621-023-00422-z

Fatal and non-fatal firearm-related injuries in Canada, 2016–2020: a population-based study using three administrative databases

2023· article· en· W4320857043 sur OpenAlexaffabout
Stephanie Toigo, Nathaniel J. Pollock, Li Liu, Gisèle Contreras, Steven McFaull, Wendy Thompson

Notice bibliographique

RevueInjury Epidemiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGun Ownership and Violence Research
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInjury preventionPoison controlOccupational safety and healthHomicideSuicide preventionEpidemiologyPopulationEmergency departmentMedical emergencyEmergency medicineDemographyEnvironmental healthPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Firearms are a substantial cause of injury-related morbidity and mortality in Canada and globally, though evidence from contexts other than the USA is relatively limited. We examined deaths, hospitalizations and emergency department (ED) visits due to firearm-related injuries in Canada to identify population groups at increased risk of fatal and non-fatal outcomes. METHODS: We conducted a population-based study using three national administrative databases on deaths, hospitalizations, and ED visits. ICD-10 codes were used to identify firearm-related injuries from January 1, 2016, through December 31, 2020. Fatal and non-fatal firearm injuries were classified as suicide/self-harm, homicide/assault, unintentional, undetermined or legal intervention injuries. We analyzed the data with counts, rates and proportions, stratified by sex, age group, province/territory, and year. RESULTS: Over the 5-year period, we identified 4005 deaths, 3169 hospitalizations, and 2847 ED visits related to firearm injuries in various jurisdictions in Canada. Males comprised the majority of fatal and non-fatal injury cases. The highest rates of fatal and non-fatal firearm injuries were among 20- to 34-year-olds. The leading cause of fatal firearm injuries was self-harm (72.3%). For non-fatal firearm hospitalizations and ED visits, assault (48.8%) and unintentional injuries (62.8%) were the leading causes of injury. Rates varied by province and territory. CONCLUSIONS: Our results showed that males comprised the majority of fatal and non-fatal firearm injuries in Canada. The rates of both fatal and non-fatal firearm injuries were highest among the 20- to 34-year-old age group. This comprehensive overview of the epidemiology of firearm injuries in Canada provides baseline data for ongoing surveillance and policy evaluation related to public health interventions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,288 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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