Trends in Suicide Mortality in Canada by Sex and Age Group, 1981 to 2017: A Population-Based Time Series Analysis: Tendances de la mortalité par suicide au Canada selon le sexe et le groupe d’âge, 1981 – 2017 : Une analyse de séries chronologiques dans la population
Notice bibliographique
Résumé
Objectives:Suicide is a complex global public health issue. The objective of this study was to assess time trends in suicide mortality in Canada by sex and age group.Methods:We extracted data from the Canadian Vital Statistics Death Database for all suicide deaths among individuals aged 10 years and older based on <i>International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, Ninth Revision</i> (E950-959; 1981 to 1999) and <i>International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, 10th Revision</i> (X60-X84, Y87·0; 2000 to 2017) for a 37-year period, from 1981 to 2017. We calculated annual age-standardized, sex-specific, and age group-specific suicide mortality rates, and used Joinpoint Regression for time trend analysis.Results:The age-standardized suicide mortality rate in Canada decreased by 24.0% from 1981 to 2017. From 1981 to 2007, there was a significant annual average decrease in the suicide rate by 1.1% (95% confidence interval, −1.3 to −0.9), followed by no significant change between 2007 and 2017. From 1981 to 2017 and from 1990 to 2017, females aged 10 to 24 and 45 to 64 years old, respectively, had a significant increase in suicide mortality rates. However, males had the highest suicide mortality rates in all years in the study; the average male-to-female ratio was 3.4:1.Conclusion:The 3-decade decline in suicide mortality rates in Canada paralleled the global trend in rate reductions. However, since 2008, the suicide rate in Canada was relatively unchanged. Although rates were consistently higher among males, we found significant rate increases among females in specific age groups. Suicide prevention efforts tailored for adult males and young and middle-aged females could help reduce the suicide mortality rate in Canada.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».