Alcohol-Attributable Mortality and Years of Potential Life Lost in Chile in 2009
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aim of the study was to estimate mortality and years of potential life lost (YPLL) attributable to alcohol consumption in 2009 in Chile. METHODS: The population considered for this study included those 15 years and over. Exposure to alcohol in the population was estimated by triangulating the records of alcohol per capita consumption in Chile with information from the Eighth National Study of Drugs in the General Population (2008). The effect of alcohol consumption on each cause of death (relative risk) was extracted from previously published meta-analyses. With this information we estimated the alcohol-attributable fraction (AAF) and deaths and YPLL due to alcohol consumption. The confidence intervals for the AAF were estimated with Monte Carlo sampling using the estimated variances of the exposure prevalence and relative effect. RESULTS: The estimated total number of deaths attributable to alcohol consumption was 8753 (95% CI: 6257, 11,584) corresponding to 9.8% (95% CI: 7.01%, 12.98%) of all deaths in Chile in 2009. The total estimated YPLL attributable to alcohol were 195,475 (95% CI: 164,287, 227,726), corresponding to 21.5% (95% CI: 18.1%, 25.0%) of total YPLL for that year in Chile. CONCLUSION: Alcohol consumption is a major risk factor and accounts for nearly one of ten deaths in Chile. These results may be used to guide the design of public health policies and evaluations.
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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 ».