Alcohol Consumption and Inpatient Health Service Utilization in a Cohort of Patients With Alcohol Dependence After 20 Years of Follow-up
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To examine the association between drinking levels and inpatient health service utilization in people with a lifetime diagnosis of alcohol dependence. Methods: A longitudinal prospective study was conducted in a cohort of patients with alcohol dependence who had undergone treatment in 1987. Current results refer to the association between drinking patterns at 20-year follow-up and subsequent inpatient health service utilization. At 20 years after baseline, 530 of 850 patients were alive with administrative data available. Follow-up interview was conducted on 378 patients. There were 88 refusals and 64 could not be traced. Three categories of alcohol consumption were established (abstainers, moderate drinkers and heavy drinkers) depending on the pattern of alcohol use during the last year prior to the evaluation. Health service utilization was based on official statistics, including admissions to general, rehabilitation and psychiatric hospitals. The time period analysed was 5 years after the assessment of drinking patterns. Results: Admission rates were lowest for abstainers compared to people with moderate and heavy drinking. With respect to hospital days, heavy drinking was associated with significantly higher adjusted rates than both abstainers and moderate drinkers. Alcohol-related diagnoses in hospital admissions were more frequent for both moderate and heavy drinkers. Conclusion: Abstinence and moderate alcohol consumption were both associated with lower hospitalization in people with a lifetime diagnosis of alcohol dependence. Thus, not only abstinence-oriented treatment strategies but also those to reduce alcohol intake would reduce inpatient hospitalizations. Short Summary: Abstention and reduced drinking in lifetime alcohol-dependent patients were associated with lower health care utilization compared to heavy drinking. Alcohol treatment strategies for alcohol-dependent patients have a positive impact on the reduction in health care utilization. An increase in treatment rate for alcohol use disorders will consequently have marked population health improvements.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».