Fatal and non-fatal firearm-related injuries in Canada, 2016–2020: a population-based study using three administrative databases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Firearms are a substantial cause of injury-related morbidity and mortality in Canada and globally, though evidence from contexts other than the USA is relatively limited. We examined deaths, hospitalizations and emergency department (ED) visits due to firearm-related injuries in Canada to identify population groups at increased risk of fatal and non-fatal outcomes. Methods We conducted a population-based study using three national administrative databases on deaths, hospitalizations, and ED visits. ICD-10 codes were used to identify firearm-related injuries from January 1, 2016, through December 31, 2020. Fatal and non-fatal firearm injuries were classified as suicide/self-harm, homicide/assault, unintentional, undetermined or legal intervention injuries. We analyzed the data with counts, rates and proportions, stratified by sex, age group, province/territory, and year. Results Over the 5-year period, we identified 4005 deaths, 3169 hospitalizations, and 2847 ED visits related to firearm injuries in various jurisdictions in Canada. Males comprised the majority of fatal and non-fatal injury cases. The highest rates of fatal and non-fatal firearm injuries were among 20- to 34-year-olds. The leading cause of fatal firearm injuries was self-harm (72.3%). For non-fatal firearm hospitalizations and ED visits, assault (48.8%) and unintentional injuries (62.8%) were the leading causes of injury. Rates varied by province and territory. Conclusions Our results showed that males comprised the majority of fatal and non-fatal firearm injuries in Canada. The rates of both fatal and non-fatal firearm injuries were highest among the 20- to 34-year-old age group. This comprehensive overview of the epidemiology of firearm injuries in Canada provides baseline data for ongoing surveillance and policy evaluation related to public health interventions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,115 | 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 ».