Does the Path From Cigarette Smoking to Suicide Death Go Through the Hospital? A Causal Mediation Analysis in a National Canadian Sample
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although many epidemiological studies show an association of cigarette smoking with suicide the path to the latter is not well understood. Objective: Using causal inference methodology with observational data, to examine if smoking leads indirectly to suicide through mental health hospitalization. Design: The study used 11 waves of a cross-sectional national health survey that was linked with hospitalization and death registers. Methods: The data came from Canadian Community Health Survey respondents (n = 723 665) between the years 2000 and 2014. These respondents agreed to link their data with hospitalization and death registers and were followed for an average of 9.18 (SD: 4.42; range: 3 to 17) years. Mediation models, one each for men and women, were created in which lifetime daily smoking was the exposure, mental health hospitalization was the mediator, and death by suicide was the outcome, adjusting for 11 covariates reported at survey participation. Results: In both men and women, the direct effect of daily smoking was larger than the indirect effect through hospitalization for mental conditions. The direct effect of smoking was 1.76 (95% CI: 1.47-2.10) for men and 2.60 (95% CI: 1.90-3.57) for women. The indirect effect through mental health hospitalization was 1.07 (95% CI: 1.05-1.09) for men and 1.04 (95% CI: 0.99-1.09) for women. Conclusion: A relatively smaller proportion of the daily smoking-suicide association is transmitted indirectly through mental health hospitalizations compared to a direct effect. Suicide interventions focusing on people hospitalized for mental disorders may miss many suicidal people, so primary prevention and secondary prevention of smoking are crucial.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».