Alcohol-Attributable Morbidity and Resulting Health Care Costs in Canada in 2002: Recommendations for Policy and Prevention
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Alcohol is one of the most important risk factors for burden of disease, particularly in high-income countries such as Canada. The purpose of this article was to estimate the number of hospitalizations, hospital days, and the resulting costs attributable to alcohol for Canada in 2002. METHOD: Exposure distribution was taken from the Canadian Addiction Survey and corrected for per capita consumption from production and sales. For chronic disease, risk relations were taken from the published literature and combined with exposure to calculate age- and gender-specific alcohol-attributable fractions. For injury, alcohol-attributable fractions were taken directly from available statistics. Data on the most responsible diagnosis, length of stay for hospitalizations, and costs were obtained from the national Canadian databases. RESULTS: For Canada in 2002, there were 195,970 alcohol-related diagnoses among acute care hospitalizations, 2,058 alcohol-attributable psychiatric hospitalizations, and 183,589 alcohol-attributable admissions to specialized treatment centers. These accounted for 1,246,945 hospital days in acute care facilities, 54,114 hospital days in psychiatric hospitals, and 3,018,688 hospital days in specialized treatment centers (inpatient and outpatient). The main causes of alcohol-attributable morbidity were neuropsychiatric conditions, cardiovascular disease, and unintentional injuries. In total, Can. $2.29 billion were spent on alcohol-related health care. CONCLUSIONS: Alcohol poses a heavy burden of disease as well as a financial strain on Canadian society. However, there are evidence-based effective and cost-effective policy and legislative interventions as well as measures to better enforce these laws.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».