Alcohol-attributable mortality in France
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol consumption is high in France. AIM: Estimation of alcohol-attributable mortality in France by sex, age and dose, for year 2009. METHOD: We combined survey and sales data to estimate the prevalence of alcohol consumption by age, sex and dose category. For each cause of death, the relative risk of death as a function of dose was obtained from a meta-analysis and combined with prevalence data to obtain the attributable fraction; this fraction multiplied by the number of deaths gave the alcohol-attributable mortality. RESULTS: A total of 36,500 deaths in men are attributable to alcohol in France in 2009 (13% of total mortality) versus 12,500 in women (5% of total mortality). Overall, this includes 15,000 deaths from cancer, 12,000 from circulatory disease, 8000 from digestive system disease, 8000 from external causes and 3000 from mental and behavioural disorder. The alcohol-attributable fractions are 22% and 18% in the population aged 15 to 34 and 35 to 64, respectively, versus 7% among individuals aged 65 or more. Alcohol is detrimental even at a low dose of 13 g per day, causing 1100 deaths. CONCLUSION: With 49 000 deaths in France for the year 2009, the alcohol toll is high, and the effect of alcohol is detrimental even at low dose. Alcohol consumption is responsible for a large proportion of premature deaths. These results stress the importance of public health policies aimed at reducing alcohol consumption in France.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».