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Enregistrement W1506754185 · doi:10.1159/000381672

Temporal Changes in Alcohol-Related Morbidity and Mortality in Germany

2015· article· en· W1506754185 sur OpenAlexaff
Ludwig Kraus, Alexander Pabst, Daniela Piontek, Gerrit Gmel, Kevin D. Shield, Hannah Frick, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueEuropean Addiction Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcoholism and Thiamine Deficiency
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesBundesministerium für Gesundheit
Mots-clésMedicineAlcoholAttributable riskDemographyPer capitaPopulationMortality rateAlcohol consumptionBurden of diseaseEnvironmental healthSurgeryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Trends in morbidity and mortality, fully or partially attributable to alcohol, for adults aged 18-64 were assessed for Germany. METHODS: The underestimation of population exposure was corrected by triangulating survey data with per capita consumption. Alcohol-attributable fractions by sex and two age groups were estimated for major disease categories causally linked to alcohol. Absolute numbers, population rates and proportions relative to all hospitalizations and deaths were calculated. RESULTS: Trends of 100% alcohol-attributable morbidity and mortality over thirteen and eighteen years, respectively, show an increase in rates of hospitalizations and a decrease in mortality rates. Comparisons of alcohol-attributable morbidity including diseases partially caused by alcohol revealed an increase in hospitalization rates between 2006 and 2012. The proportion of alcohol-attributable hospitalizations remained constant. Rates of alcohol-attributable mortality and the proportion among all deaths decreased. CONCLUSIONS: The increasing trend in mortality due to alcohol until the mid-1990s has reversed. The constant proportion of all hospitalizations that were attributable to alcohol indicates that factors such as improved treatment and easier health care access may have influenced the general increase in all-cause morbidity. To further reduce alcohol-related mortality, efforts in reducing consumption and increasing treatment utilization are needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,206
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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