The epidemiology and deprivation profile of firearm-related injuries and deaths in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Firearm-related injuries (FRI) are an important public health issue in Canada. This study aims to determine the incidence of FRI in British Columbia (BC) and examine the distribution according to demographics, intent, urban-rural residence and neighbourhood deprivation. METHODS: De-identified data on deaths and hospitalizations (2010-2019) were retrieved from the BC Vital Statistics and the Discharge Abstract Database obtained from the BC Ministry of Health. We implemented the Canadian Index of Multiple Deprivation for the dissemination area-level marginalization. RESULTS: A total of 1868 fatal and nonfatal FRI were included in our study, of which 46.4% were due to self-harm. The annual injury rate was 3.93 per 100 000, with the highest rates among men aged 15 to 34 years. Rates were highest in rural and remote areas, in neighbourhoods with the least diverse ethno-cultural composition, and the greatest level of situational vulnerability and economic dependency. We did not observe significantly different rates across residential instability quintiles. The marginalization pattern for intentional self-harm was similar to the aggregated deprivation profile. While assaults were more common in neighbourhoods with higher levels of situational vulnerability and more diverse populations, unintentional injuries were more prevalent in neighbourhoods with higher levels of situational vulnerability. CONCLUSION: This study revealed that the burden of FRI was not evenly distributed across demographic determinants, neighbourhood deprivation or urban-rural areas of residence throughout BC. We also observed different deprivation profiles across the various intents of injury and death. Findings highlight the need for addressing FRI at its root causes, by implementing system-level interventions focussed on suicide prevention, poverty reduction, and promoting employment and education.
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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 | 0,000 |
| 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 ».