Terrorism, civil war and related violence and substance use disorder morbidity and mortality: A global analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The purpose of this study is to examine associations between deaths owing to terrorism, civil war, and one-sided violence from 1994-2000 and substance use disorder disability-adjusted life years (DALYs). METHODS: The relationship between terrorism, and related violence and substance use disorder morbidity and mortality among World Health Organization Member States in 2002, controlling for adult per capita alcohol consumption, illicit drug use, and economic variables at baseline in 1994. RESULTS: Deaths as a result of terrorism and related violence were related to substance use disorder DALYs: a 1.0% increase in deaths as a result of terrorism, war and one-sided violence was associated with an increase of between 0.10% and 0.12% in alcohol and drug use disorder DALYs. Associations were greater among males and 15-44 year-old. CONCLUSION: Terrorism, war and one-sided violence may influence morbidity and mortality attributable to substance use disorders in the longer-term suggests that more attention to be given to rapid assessment and treatment of substance use disorders in conflict-affected populations with due consideration of gender and age differences that may impact treatment outcomes in these settings. Priorities should be established to rebuild substance abuse treatment infrastructures and treat the many physical and mental comorbid disorders.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».