Socioeconomic differences in alcohol-attributable mortality compared with all-cause mortality: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Factors underlying socioeconomic inequalities in mortality are not well understood. This study contributes to our understanding of potential pathways to result in socioeconomic inequalities, by examining alcohol consumption as one potential explanation via comparing socioeconomic inequalities in alcohol-attributable mortality and all-cause mortality. METHODS: Web of Science, MEDLINE, PsycINFO and ETOH were searched systematically from their inception to second week of February 2013 for articles reporting alcohol-attributable mortality by socioeconomic status, operationalized by using information on education, occupation, employment status or income. The sex-specific ratios of relative risks (RRRs) of alcohol-attributable mortality to all-cause mortality were pooled for different operationalizations of socioeconomic status using inverse-variance weighted random effects models. These RRRs were then combined to a single estimate. RESULTS: We identified 15 unique papers suitable for a meta-analysis; capturing about 133 million people, 3 741 334 deaths from all causes and 167 652 alcohol-attributable deaths. The overall RRRs amounted to RRR = 1.78 (95% confidence interval (CI) 1.43 to 2.22) and RRR = 1.66 (95% CI 1.20 to 2.31), for women and men, respectively. In other words: lower socioeconomic status leads to 1.5-2-fold higher mortality for alcohol-attributable causes compared with all causes. CONCLUSIONS: Alcohol was identified as a factor underlying higher mortality risks in more disadvantaged populations. All alcohol-attributable mortality is in principle avoidable, and future alcohol policies must take into consideration any differential effect on socioeconomic groups.
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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 | 0,017 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».