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Enregistrement W4400672454 · doi:10.1016/j.lana.2024.100831

Forecasting the impact of means restriction on the suicide mortality rate in the Region of the Americas: an ecological modeling study

2024· article· en· W4400672454 sur OpenAlexaff
Shannon Lange, Kawon Victoria Kim, Huan Jiang, Kevin D. Shield, Jürgen Rehm, Anselm Hennis, Renato Oliveira e Souza

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Americas · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensCanada Research ChairsPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesPan American Health Organization
Mots-clésCounterfactual thinkingDemographyConfidence intervalMortality rateEcological studyPoison controlInjury preventionSuicide preventionMedicineEnvironmental healthOccupational safety and healthGeographyPsychologyPopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The suicide mortality rate has been increasing in Region of the Americas, despite decreasing in all other World Health Organization (WHO) regions. Means restriction is an effective evidence-based intervention for suicide prevention. The objective of the current study was to estimate the impact of implementing national-level means restriction policies (i.e., firearm and pesticide restrictions) on the suicide mortality rate in the Region of the Americas. Methods: In this ecological modeling study, two counterfactual scenarios were investigated using sex-specific suicide mortality data from the WHO Global Health Estimates database for 2000 to 2019. Forecasted sex-specific age-standardized suicide mortality rates were then estimated for each country for 2020 to 2030. Counterfactual scenario 1 involved modeling the impact of a firearm or pesticide restriction implemented in 2020 for those countries where the respective means accounted for 40% or more of all suicides for at least one sex in 2019, while in counterfactual scenario 2 this threshold was reduced to 20% or more. Findings: It was estimated that if a firearm or pesticide restriction had been implemented in 2020 in those countries where the respective means accounted for 40% or more of all suicides for at least one sex in 2019, by 2030 the male and female suicide mortality rate in the Region of the Americas would be 20.5% (from 14.5 [95% Confidence Interval [CI]: 14.1, 15.0] per 100,000 males to 11.5 [95% CI: 11.1, 12.0] per 100,000 males) and 11.1% (from 4.5 [95% CI: 4.4, 4.7] per 100,000 females to 4.0 [95% CI: 3.9, 4.2] per 100,000 females) lower than the rate if no such restrictions were implemented, respectively. When the threshold was reduced to 20% or more, minimal additional gains in terms of number of suicides avoided and suicide mortality rate reduction would be achieved. Interpretation: The implementation of a firearm or pesticide restriction policy in countries where the respective means account for a large proportion of suicides (e.g., at least 40%) could aid the Region of the Americas in achieving the WHO target of a one third reduction in the suicide mortality rate by 2030. Funding: This work received no funding.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,415
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,068 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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