Contextual factors associated with country-level suicide mortality in the Americas, 2000–2019: a cross-sectional ecological study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The suicide mortality rate in the Region of the Americas has been increasing, while decreasing in all other World Health Organization regions; highlighting the urgent need for enhanced prevention efforts. Gaining a better understanding of population-level contextual factors associated with suicide may aid such efforts. We aimed to evaluate the contextual factors associated with country-level, sex-specific suicide mortality rates in the Region of the Americas for 2000-2019. Methods: Annual sex-specific age-standardized suicide mortality estimates were obtained from the World Health Organization (WHO) Global Health Estimates database. To investigate the sex-specific suicide mortality rate trend over time in the region, we performed joinpoint regression analysis. We then applied a linear mixed model to estimate the effects of specific contextual factors on the suicide mortality rate across countries in the region over time. All potentially relevant contextual factors, obtained from the Global Burden of Disease Study 2019 covariates and The World Bank, were selected in a step-wise manner. Findings: We found that the mean country-level suicide mortality rate among males in the region decreased as health expenditure per capita and the proportion of the country with a moderate population density increased; and increased as the death rate due to homicide, prevalence of intravenous drug use, risk-weighted prevalence of alcohol use, and unemployment rate increased. The mean country-level suicide mortality rate among females in the region decreased as the number of employed medical doctors per 10,000 population and the proportion of the country with a moderate population density increased; and increased when relative education inequality and unemployment rate increased. Interpretation: Although there was some overlap, the contextual factors that significantly impacted the suicide mortality rate among males and females were largely different, which mirrors the current literature on individual-level risk factors for suicide. Taken together, our data supports that sex should be considered when adapting and testing suicide risk reduction interventions, and when developing national suicide prevention strategies. Funding: This work received no funding.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».