Suicide place of death and associated demographic characteristics: novel analysis to inform suicide prevention strategies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Suicide is a leading cause of preventable death in England and a priority for government and health systems. To reduce suicides, it is crucial to understand where suicides occur and who is most at risk. This study aims, for the first time, to investigate suicide place of death in England and the demographic that may be associated with this. Design/methodology/approach A cross-sectional analysis of routinely collected Office for National Statistics mortality data of 22,314 registered suicide deaths aged 10 years+ in England between 2018 and 2022 was performed. Measures included place of death (home or elsewhere), sex, age, rurality, deprivation and region of residence at time of death. Findings In total, 61.29% (CI = 60.65–61.93) of suicide deaths occurred at home. This was significantly higher (P < 0.05) than suicide deaths that occurred elsewhere (38.71%, CI = 38.07–39.35). Logistic regression analysis revealed that individuals who died from suicide at home were older (OR = 0.983, CI = 0.982–0.985, P < 0.0001) and female (OR = 1.70, CI = 1.59–1.81, P < 0.0001). A significant non-linear association was found between deaths at home, deprivation and rurality but not region of residence. Practical implications It is recommended that future research investigates the granularity of place of suicide death and vulnerable populations and that local practitioners use these findings to inform and tailor suicide prevention programmes, partnership working and resources to better prevent suicides in at-risk populations. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this study is the first to use a representative, generalisable ecologically valid national sample of over 22,000 deaths to investigate suicide place of death and associated demographics in England.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».