Acute alcohol use and the risk of non‐fatal injury in sixteen countries
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To determine the relative risk (RR) of non-fatal injury associated with alcohol consumption in a series of emergency departments (EDs), possible effect modifiers and the impact of contextual variables on differences across sites. DESIGN: The case-crossover method was used to obtain RR estimates of the effect of alcohol on non-fatal injuries. Meta-analysis was used to evaluate the consistency and magnitude of RR across sites, and the extent to which contextual variables explain differences in effect sizes. PARTICIPANTS: Probability samples of 11,536 injured patients attending 28 EDs studies in 16 countries (1984-2002). The majority of the sample was male (65%) and > 30 years old (53%). MEASUREMENTS: Exposed cases where those that consumed alcohol 6 hours prior to the injury. Usual alcohol consumption served as the control period. FINDINGS: Drinking within 6 hours prior to the injury was reported by 21% of the sample. The estimated (random) pooled relative risk for patients who reported alcohol use within 6 hours prior to injury was 5.69 (95% confidence interval = 4.04-8.00), ranging from 1.05 in Canada to 35.00 in South Africa. Effect size was not homogeneous across studies, as societies with riskier consumption patterns had a higher relative risk for injury. Heavier drinkers also showed lower RR. CONCLUSIONS: Acute alcohol was a risk factor for non-fatal injuries in most sites. Policy measures addressed to the general population are recommended, especially in societies with riskier consumption patterns.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».