Material hardship and secure firearm storage: findings from the 2022 behavioral risk factor Surveillance System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Firearm secure storage is an important public health practice due to its potential impact on reducing the incidence of accidental injuries, suicides, and thefts. Yet, there is limited research on how economic conditions might shape firearm storage patterns. METHODS: This study explores the relationship between material hardship and firearm secure storage among firearm-owning households. Data from the 2022 Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) were analyzed, including responses from 7,197 firearm-owning adults in California, Minnesota, Nevada, and New Mexico. Multinomial logistic regression models assessed the relationship between levels of material hardship and storage practices, adjusting for demographic and socioeconomic factors. RESULTS: Among respondents, 14.3% reported firearms were stored, loaded and unlocked. Compared to respondents experiencing no hardships, those experiencing three or more material hardships incurred a 183% higher risk of storing firearms in an unsecured manner (Relative Risk Ratio = 2.828, 95% CI = 1.286, 6.220). CONCLUSION: This study highlights an association between greater material hardship and unsecured firearm storage. These findings emphasize the need for public health interventions that address economic barriers to safe firearm storage, potentially reducing firearm-related injuries and deaths among individuals experiencing material hardship.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».