Self-harm in adolescence and risk of crash: a 13-year cohort study of novice drivers in New South Wales, Australia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Self-harm and suicide are leading causes of morbidity and death for young people, worldwide. Previous research has identified self-harm is a risk factor for vehicle crashes, however, there is a lack of long-term crash data post licensing that investigates this relationship. We aimed to determine whether adolescent self-harm persists as crash risk factor in adulthood. METHODS: We followed 20 806 newly licensed adolescent and young adult drivers in the DRIVE prospective cohort for 13 years to examine whether self-harm was a risk factor for vehicle crashes. The association between self-harm and crash was analysed using cumulative incidence curves investigating time to first crash and quantified using negative binominal regression models adjusted for driver demographics and conventional crash risk factors. RESULTS: Adolescents who reported self-harm at baseline were at increased risk of crashes 13 years later than those reporting no self-harm (relative risk (RR) 1.29: 95% CI 1.14 to 1.47). This risk remained after controlling for driver experience, demographic characteristics and known risk factors for crashes, including alcohol use and risk taking behaviour (RR 1.23: 95% CI 1.08 to 1.39). Sensation seeking had an additive effect on the association between self-harm and single-vehicle crashes (relative excess risk due to interaction 0.87: 95% CI 0.07 to 1.67), but not for other types of crashes. DISCUSSION: Our findings add to the growing body of evidence that self-harm during adolescence predicts a range of poorer health outcomes, including motor vehicle crash risks that warrant further investigation and consideration in road safety interventions. Complex interventions addressing self-harm in adolescence, as well as road safety and substance use, are critical for preventing health harming behaviours across the life course.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».