Modeling the impact of alcohol dependence on mortality burden and the effect of available treatment interventions in the European Union
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol consumption is a major risk factor for the burden of disease, and Alcohol Dependence (AD) is the most important disorder attributable to this behavior. The objective of this study was to quantify mortality associated with AD and the potential impact of treatment. For the EU countries, for the age group 15-64 years, mortality attributable to alcohol consumption in general, to heavy drinking, and to AD were estimated based on the latest data on exposure and mortality. Potential effects of AD treatment were modeled based on Cochrane and other systematic reviews of the effectiveness of the best known and most effective interventions. In the EU 88.9% of men and 82.1% of women aged 15-64 years were current drinkers; and 15.3% of men and 3.4% of women in this age group were heavy drinkers. AD affected 5.4% of men and 1.5% of women. The net burden caused by alcohol consumption was 1 in 7 deaths in men and 1 in 13 deaths in women. The majority of this burden was due to heavy drinking (77%), and 71% of this burden was due to AD. Increasing treatment coverage for the most effective treatments to 40% of all people with AD was estimated to reduce alcohol-attributable mortality by 13% for men and 9% for women (annually 10,000 male and 1700 female deaths avoided). Increasing treatment rates for AD was identified as an important issue for future public health strategies to reduce alcohol-attributable harm and to complement the current focus of alcohol policy.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».