Costs for Long-Term Health Care After a Police Shooting in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Police shootings can cause serious acute injury, and knowledge of subsequent health outcomes may inform interventions to improve care. Objective: To analyze long-term health care costs among survivors of police shootings compared with those surviving nonfirearm police enforcement injuries using a retrospective design. Design, Setting, and Participants: This population-based cohort analysis identified adults (age ≥16 years) who were injured by police and required emergency medical care between April 1, 2002, and March 31, 2022, in Ontario, Canada. Exposure: Police shootings compared with other mechanisms of injury involving police. Main Outcomes and Measures: Long-term health care costs determined using a validated costing algorithm. Secondary outcomes included short-term mortality, acute care treatments, and rates of subsequent disability. Results: Over the study, 13 545 adults were injured from police enforcement (mean [SD] age, 35 [12] years; 11 637 males [86%]). A total of 13 520 individuals survived acute injury, and 8755 had long-term financial data available (88 surviving firearm injury, 8667 surviving nonfirearm injury). Patients surviving firearm injury had 3 times greater health care costs per year (CAD$16 223 vs CAD$5412; mean increase, CAD$9967; 95% CI, 6697-13 237; US $11 982 vs US $3997; mean increase, US $7361; 95% CI, 4946-9776; P < .001). Greater costs after a firearm injury were not explained by baseline costs and primarily reflected increased psychiatric care. Other characteristics associated with increased long-term health care costs included prior mental illness and a substance use diagnosis. Conclusions and Relevance: In this longitudinal cohort study of long-term health care costs, patients surviving a police shooting had substantial health care costs compared with those injured from other forms of police enforcement. Costs primarily reflected psychiatric care and suggest the need to prioritize early recognition and prevention.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».