Alcohol Sales and Risk of Serious Assault
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol is a contributing cause of unintentional injuries, such as motor vehicle crashes. Prior research on the association between alcohol use and violent injury was limited to survey-based data, and the inclusion of cases from a single trauma centre, without adequate controls. Beyond these limitations was the inability of prior researchers to comprehensively capture most alcohol sales. In Ontario, most alcohol is sold through retail outlets run by the provincial government, and hospitals are financed under a provincial health care system. We assessed the risk of being hospitalized due to assault in association with retail alcohol sales across Ontario. METHODS AND FINDINGS: We performed a population-based case-crossover analysis of all persons aged 13 years and older hospitalized for assault in Ontario from 1 April 2002 to 1 December 2004. On the day prior to each assault case's hospitalization, the volume of alcohol sold at the store in closest proximity to the victim's home was compared to the volume of alcohol sold at the same store 7 d earlier. Conditional logistic regression analysis was used to determine the associated relative risk (RR) of assault per 1,000 l higher daily sales of alcohol. Of the 3,212 persons admitted to hospital for assault, nearly 25% were between the ages of 13 and 20 y, and 83% were male. A total of 1,150 assaults (36%) involved the use of a sharp or blunt weapon, and 1,532 (48%) arose during an unarmed brawl or fight. For every 1,000 l more of alcohol sold per store per day, the relative risk of being hospitalized for assault was 1.13 (95% confidence interval [CI] 1.02-1.26). The risk was accentuated for males (1.18, 95% CI 1.05-1.33), youth aged 13 to 20 y (1.21, 95% CI 0.99-1.46), and those in urban areas (1.19, 95% CI 1.06-1.35). CONCLUSIONS: The risk of being a victim of serious assault increases with alcohol sales, especially among young urban men. Akin to reducing the risk of driving while impaired, consideration should be given to novel methods of preventing alcohol-related violence.
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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 ».