Reliability of suicide statistics: key considerationsfor suicide research in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Suicides tend to be under-reported (by 10 to 38% in Canada) since many suicides are ‘hidden’ and considered ‘undetermined death’ or ‘accidental death’ through poisoning or drowning. Three key issues identified during designing suicide studies on the general population in Ontario are: 1. Limitations of coronial method in differentiating suicides from deaths from drug self-intoxication; 2. Selection of ICD codes in suicide research excludes undetermined deaths; and 3. MAID (Medical assistance in dying) deaths are not counted as suicides. As the criteria for MAID are further expanded, even more suicides may be hidden by being counted as a ‘natural death’ albeit by MAID. The reliability of suicide statistics depends on the way a jurisdiction determines what is counted as a suicide. The Ontario approach of coronial determination and the standard ICD-code inclusions for suicide, mean that suicide counts often exclude suicides from injuries or poisoning. Suicide mortality statistics are likely being impacted as a result of legal and administrative changes from MAID, particularly as the criteria for MAID have, and will likely be further, expanded.
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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 | 0,065 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».