The relationship between rurality, travel time to care and death by suicide
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We previously found an association between rurality and death by suicide, where those living in rural areas were more likely to die by suicide. One potential reason why this relationship exists might be travel time to care. This paper examines the relationship between travel time to both psychiatric and general hospitals and suicide, and then determine whether travel time to care mediates the relationship between rurality and suicide. METHODS: This is a population-based nested case-control study. Data from 2007 to 2017 were obtained from administrative databases held at ICES, which capture all hospital and emergency department visits across Ontario. Suicides were captured using vital statistics. Travel time to care was calculated from the resident's home to the nearest hospital based on the postal codes of both locations. Rurality was measured using Metropolitan Influence Zones. RESULTS: For every hour in travel time a male resides from a general hospital, their risk of death by suicide doubles (AOR = 2.08, 95% CI = 1.61-2.69). Longer travel times to psychiatric hospitals also increases risk of suicide among males (AOR = 1.03, 95%CI = 1.02-1.05). Travel time to general hospitals is a significant mediator of the relationship between rurality and suicide among males, accounting for 6.52% of the relationship between rurality and increased risk of suicide. However, we also found that there is effect modification, where the relationship between travel time and suicide is only significant among males living in urban areas. CONCLUSIONS: Overall, these findings suggest that males who must travel longer to hospitals are at a greater risk of suicide compared to those who travel a shorter time. Furthermore, travel time to care is a mediator of the association between rurality and suicide among males.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,004 |
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 ».