Tendency of unnatural deaths in Faisalabad city during 2023- a retrospective study.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: BACKGROUND & OBJECTIVE: Unnatural deaths reflect the social and mental setup of a society. The objective was to assess the trend of unnatural deaths in Faisalabad during the year 2023 and determine the gender and age group mostly affected and the means employed. METHODOLOGY: This cross-sectional descriptive study was carried out in the Department of Forensic Medicine and Toxicology, Punjab Medical College, Faisalabad, from the data of all victims of unnatural deaths from 1st January 2023 to 31st December 2023. Data was collected from respective official Police and post-mortem reports and recorded on pre-structured proformas and categorized based on the manner of death, type of weapon, age groups involved, and gender. RESULTS: Out of a total of 266 autopsies, 227 were males and 39 females (5.8:1). Majority of the victims belonged to the 30-39 -year age group i.e. 100 (37.6%) followed by the 20-29-year age group with 49 (18.4%) cases. The manner of death was homicidal in 198 (74.4%) cases followed by 46 (17.3%) accidental and 14 (5.3%) suicide while the manner of death remained undetermined in 5 (1.8%) cases. Firearms claimed 116 (43.6%) lives followed by poisoning (61,22.9%) cases. October experienced the maximum number of cases (30,11.3%). CONCLUSION: Males are the major victims of unnatural deaths especially individuals in the middle age group. Firearm weapons are the major weapon of assault due to their easy availability. There is a dire need for strict implementation of laws on buying and possession of firearms.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».