Gender Differences in the Relationship Between Alcohol and Violent Injury: An Analysis of Cross-National Emergency Department Data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objectives of the present study were twofold: (1) to determine whether gender differences exist in the roles of drinking in the event (i.e., self-reported drinking before the injury and estimated blood alcohol concentration [BAC] captured after injury) and drinking pattern (i.e., heavy episodic drinking) in explaining violent versus nonviolent injuries and (2) to assess whether these gender differences vary by country. METHOD: Emergency department data were analyzed from 30 hospitals in 15 countries, as part of the Emergency Room Collaborative Alcohol Analysis Project and the World Health Organization Collaborative Study of Alcohol and Injuries. Interaction effects between gender and alcohol were tested in the prediction of violent versus nonviolent injury for each country. RESULTS: The bivariate analyses revealed significantly larger effects of drinking-in-the-event variables for men than for women in three countries (i.e., 6 hours before the injury in Argentina and having a positive BAC in Belarus and Spain). In the multivariate analyses, restricted to countries with sufficient sample sizes (i.e., Mexico, South Africa, and the United States), no significant gender differences were found between the drinking-in-the-event variables and violent injury. In the bivariate and multivariate analyses, a significant interaction effect between gender and heavy episodic drinking was found in the United States, indicating that heavy episodic drinking predicted violent injury for women but not for men. CONCLUSIONS: Although the results are preliminary, treatment and prevention programs may need to target both genders equally or perhaps even focus more on heavydrinking women, particularly in the United States.
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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 | 0,006 | 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 ».