Age, period and cohort analysis of suicide trends in Australia, 1907–2020
Notice bibliographique
Résumé
Background: Suicide rates have been increasing in Australia since the mid-2000s, especially for women aged ≤25 years. We conducted an age-period-cohort study to investigate these recent trends in the context of historical Australian suicide rates. Methods: Data on annual suicides in Australia from 1907 to 2020 were extracted from the General Record of Incidence of Mortality. We modelled age-specific effects for a reference cohort, after adjustment for period effects. Findings: We found evidence of age, cohort and period effects. For males, compared to the cohort born in 1946-1950, rates were higher for all cohorts born after this year. The period effect showed peaks in the risk of male suicide in the mid 1960s and the early 1990s, followed by a decline in risk until early 2010, after which the risk began to rise again. For females, compared to the cohort born in 1946-1950, the risk of suicide was higher for all cohorts born after this, with the highest risk for those born in 2006-2010. The period effect for females showed an elevated risk of suicide in the mid 1960s followed by a sharp decline, and an increase in risk after 2009. Interpretation: Suicide rates in Australia have fluctuated substantially over time and appear to be related to age trends as well as period and cohort trends. Advocacy and policy making tends to focus on contemporaneous changes in suicide rates. However, this study shows that focusing only on year-on-year changes in suicide rates ignores underlying trends for specific population birth-cohorts. Funding: None.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».