Blessures et décès par arme à feu en Colombie-Britannique (Canada) : épidémiologie et profils de défavorisation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Les blessures par arme à feu sont un problème de santé publique important au Canada. Cette étude vise à déterminer le taux d’incidence des blessures par arme à feu en Colombie-Britannique (C.-B.) et à étudier leur répartition en fonction de caractéristiques démographiques, de l’intention, de la résidence en milieu urbain ou rural et de la défavorisation du quartier. Méthodologie Les blessures par arme à feu sont un problème de santé publique important au Canada. Cette étude vise à déterminer le taux d’incidence des blessures par arme à feu en Colombie-Britannique (C.-B.) et à étudier leur répartition en fonction de caractéristiques démographiques, de l’intention, de la résidence en milieu urbain ou rural et de la défavorisation du quartier. Résultats Notre étude a porté sur 1868 blessures par arme à feu, mortelles et non mortelles, dont 46,4 % de blessures auto-infligées. Le taux annuel de blessures était de 3,93 pour 100 000. Les taux les plus élevés ont été observés chez les hommes de 15 à 34 ans, ainsi que dans les régions rurales et éloignées, dans les quartiers dont la composition ethnoculturelle était la moins diversifiée et dans les quartiers où les degrés de vulnérabilité situationnelle et de dépendance économique étaient les plus élevés. Nous n’avons pas observé de différence de taux significative entre les quintiles d’instabilité résidentielle. Les caractéristiques de marginalisation associées aux lésions auto-infligées correspondaient au profil de défavorisation agrégé. Les agressions étaient plus fréquentes dans les quartiers où la vulnérabilité situationnelle était élevée et où les populations étaient diversifiées et les lésions accidentelles étaient plus fréquentes dans les quartiers où la vulnérabilité situationnelle était élevée. Conclusion Cette étude a révélé que les blessures par arme à feu ne sont pas réparties uniformément au sein de la population de C.-B. lorsqu’on tient compte des déterminants démographiques, de la défavorisation des quartiers ainsi que des milieux urbains ou ruraux de résidence. Nous avons observé divers profils de défavorisation selon l’intention à l’origine de la blessure ou du décès. Ces résultats montrent l’importance de s’attaquer aux causes profondes des blessures par arme à feu par des interventions systémiques axées sur la prévention du suicide, la réduction de la pauvreté ainsi que la promotion de l’emploi et de l’éducation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».