Alcohol use among fatally injured victims in São Paulo, Brazil: bridging the gap between research and health services in developing countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Most studies reporting alcohol use among fatally injured victims are subject to bias, particularly those related to sample selection and to absence of injury context data. We developed a research method to estimate the prevalence of alcohol consumption and test correlates of alcohol use prior to fatal injuries. DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: Cross-sectional study based on a probability sample of fatally injured adult victims (n = 365) autopsied in São Paulo, Brazil. Victims were sampled within systematically selected 8-hour sampling blocks, generating a representative sample of fatal injuries occurring during all hours of the day for each day of the week between June 2014 and December 2015. MEASUREMENTS: The presence of alcohol and blood alcohol concentration (BAC) were the primary outcomes evaluated according to victims' socio-demographic, injury context data (type, day, time and injury place) and criminal history characteristics. FINDINGS: Alcohol was detected in 30.1% [95% confidence interval (CI) = 25.6-35.1)] of the victims, with a mean blood alcohol level (BAC) level of 0.11% w/v (95% CI = 0.09-0.13) among alcohol-positive cases. Black and mixed race victims presented a higher mean BAC than white victims (P = 0.03). Fewer than one in every six suicides tested positive for alcohol, while almost half of traffic-related casualties were alcohol-positive. Having suffered traffic-related injuries, particularly those involving vehicle crashes, and injuries occurring during weekends and at night were associated significantly with alcohol use before injury (P < 0.05). CONCLUSIONS: Nearly one-third of fatal injuries in São Paulo between June 2014 and December 2015 were alcohol-related, with traffic accidents showing a greater association with alcohol use than other injuries. The sampling methodology tested here, including the possibility of adding injury context data to improve population-based estimates of alcohol use before fatal injury, appears to be a reliable and lower-cost strategy for avoiding biases common in death investigations.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».