Long-Term Impact of the Bloor Viaduct Suicide Barrier on Suicides in Toronto: A Time-Series Analysis: Effet à long terme de la barrière anti-suicide du viaduc Bloor sur les suicides à Toronto : une analyse chronologique
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundA suicide prevention barrier was installed at Toronto's Bloor Viaduct bridge in 2003. It was associated with short-term location substitution, possibly mediated by media effects that did not persist over 1 decade. The long-term impact of the barrier is unknown.MethodsWe examined rates of suicides by jumping from the Bloor Viaduct, other bridges and by other methods using coroner's records in Toronto (1998-2020). We used interrupted time-series Poisson regression analyses to model changes in quarterly bridge-related suicides after barrier installation. A secondary analysis explored the potential substitution effects of suicide by other methods.ResultsOf 5219 suicides from 1998 to 2020, 303 were by jumping from bridges. After controlling for covariates, installation of the Bloor Viaduct suicide barrier was associated with a 49% step decrease in bridge-related suicide in the next quarter in Toronto (incidence rate ratio [IRR] = 0.51, 95% CI, 0.30 to 0.86) with no rebound increase in bridge-related suicide during the subsequent 17 years after the original drop (IRR = 0.99, 95% CI, 0.96 to 1.03). There was also no associated change in suicides by other methods after the barrier (IRR = 1.04, 95% CI, 0.90 to 1.20).ConclusionsContrary to initial findings, these results indicate an enduring suicide prevention effect of the Bloor Viaduct suicide barrier. They support the long-term utility of structural interventions at high-frequency sites for suicide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».