Income inequality and alcohol attributable harm in Australia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is little research on the relationship between key socioeconomic variables and alcohol related harms in Australia. The aim of this research was to examine the relationship between income inequality and the rates of alcohol-attributable hospitalisation and death at a local-area level in Australia. METHOD: We conducted a cross sectional ecological analysis at a Local Government Area (LGA) level of associations between data on alcohol caused harms and income inequality data after adjusting for socioeconomic disadvantage and remoteness of LGAs.The main outcome measures used were matched rate ratios for four measures of alcohol caused harm; acute (primarily related to the short term consequences of drinking) and chronic (primarily related to the long term consequences of drinking) alcohol-attributable hospitalisation and acute and chronic alcohol-attributable death. Matching was undertaken using control conditions (non-alcohol-attributable) at an LGA level. RESULTS: A total of 885 alcohol-attributable deaths and 19467 alcohol-attributable hospitalisations across all LGAs were available for analysis. After weighting by the total number of cases in each LGA, the matched rate ratios of acute and chronic alcohol-attributable hospitalisation and chronic alcohol-attributable death were associated with the squared centred Gini coefficients of LGAs. This relationship was evident after adjusting for socioeconomic disadvantage and remoteness of LGAs. For both measures of hospitalisation the relationship was curvilinear; increases in income inequality were initially associated with declining rates of hospitalisation followed by large increases as the Gini coefficient increased beyond 0.15. The pattern for chronic alcohol-attributable death was similar, but without the initial decrease. There was no association between income inequality and acute alcohol-attributable death, probably due to the relatively small number of these types of death. CONCLUSION: We found a curvilinear relationship between income inequality and the rates of some types of alcohol-attributable hospitalisation and death at a local area level in Australia. While alcohol-attributable harms generally increased with increasing income inequality, alcohol-attributable hospitalisations actually showed the reverse relationship at low levels of income inequality. The curvilinear patterns we observed are inconsistent with monotonic trends found in previous research making our findings incompatible with previous explanations of the relationship between income inequality and health related harms.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».