Time trends and geographical patterns in suicide among Greenland Inuit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Between 1980 and 2018 Greenland has had one of the highest suicide rates in the world with an average rate of 96 suicides per 100,000 people annually. The aim of this study is to investigate suicide rates in Greenland according to age, birth cohort, period, sex, place of residence and suicide method from 1970 until 2018. METHODS: Suicide rates were examined using register and census data from 1970-2018 among Greenland Inuit. Rates were calculated by Poisson regression in Stata and by use of Excel. In analyses of the period trends, rates were standardized according to the World Standard Population 2000-2025. RESULTS: The suicide rate has been declining since a peak at 120 suicides per 100,000 people annually in the 1980s but remained high at a rate of 81.3 suicides per 100,000 people annually from 2015-2018. Descriptive analyses point to the decrease in male suicides as the primary factor for the overall decreasing rates while the rate among women has been increasing. Simultaneously, the proportion of women who used a violent suicide method increased from 60% in 1970-1979 to 90% in 2010-2018. The highest rates are seen among young people, especially young men aged 20-24 years and youth suicide rates increased with later birth cohorts. When the rates started to increase in the 1980s both the capital Nuuk and East Greenland had the highest rates. Since then, the rate in Nuuk has declined while the rate in East Greenland was three times the national rate from 2015-2018. CONCLUSIONS: From 1970 to 1989 the suicide rate increased from 28.7 to 120.5 per 100,000 people mirroring a rapid societal transition in the post-colonial period. The rate has slowly declined from the peak in the 1980s but remains at a very high level. Young people in general are at risk, but the steady increase in the rate among women is worrying and there is a need to investigate underlying causes for this development.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».