Global statistics on addictive behaviours: 2014 status report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Addictive behaviours are among the greatest scourges on humankind. It is important to estimate the extent of the problem globally and in different geographical regions. Such estimates are available, but there is a need to collate and evaluate these to arrive at the best available synthetic figures. Addiction has commissioned this paper as the first of a series attempting to do this. METHODS: Online sources of global, regional and national information on prevalence and major harms relating to alcohol use, tobacco use, unsanctioned psychoactive drug use and gambling were identified through expert review and assessed. The primary data sources located were the websites of the World Health Organization (WHO), the United Nations Office on Drugs and Crime (UNODC) and the Alberta Gambling Research Institute. Summary statistics were compared with recent publications on the global epidemiology of addictive behaviours. RESULTS: An estimated 4.9% of the world's adult population (240 million people) suffer from alcohol use disorder (7.8% of men and 1.5% of women), with alcohol causing an estimated 257 disability-adjusted life years lost per 100 000 population. An estimated 22.5% of adults in the world (1 billion people) smoke tobacco products (32.0% of men and 7.0% of women). It is estimated that 11% of deaths in males and 6% of deaths in females each year are due to tobacco. Of 'unsanctioned psychoactive drugs', cannabis is the most prevalent at 3.5% globally, with each of the others at < 1%; 0.3% of the world's adult population (15 million people) inject drugs. Use of unsanctioned psychoactive drugs accounts for an estimated 83 disability-adjusted life years lost per 100 000 population. Global estimates of problem gambling are not possible, but in countries where it has been assessed the prevalence is estimated at 1.5%. CONCLUSIONS: Tobacco and alcohol use are by far the most prevalent addictive behaviours and cause the large majority of the harm. However, the quality of data on prevalence and addiction-related harms is mostly low, and comparisons between countries and regions must be viewed with caution. There is an urgent need to review the quality of data on which global estimates are made and coordinate efforts to arrive at a more consistent approach.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,012 |
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 ».