The prominence of smoking‐related mortality among individuals with alcohol‐ or drug‐use disorders
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Even though individuals with substance-use disorders have a high prevalence of tobacco smoking, surprisingly little is known about smoking-related mortality in these populations. The current retrospective cohort study aims to address this gap. DESIGN AND METHODS: The study sample included cohorts of individuals hospitalised in California between 1990 and 2005 with alcohol- (n = 509 422), cocaine- (n = 35 276), opioid- (n = 53 172), marijuana- (n = 15 995) or methamphetamine-use (n = 36 717) disorders. Death records were linked to inpatient data. Age-, race- and sex-adjusted standardised mortality ratios (SMR) were generated for 19 smoking-related causes of death. RESULTS: Smoking-related conditions comprised 49% (79 188/163 191) of total deaths in the alcohol, 40% (1412/3570) in the cocaine, 39% (4285/11 091) in the opioid, 42% (554/1332) in the methamphetamine and 36% (1122/3095) in the marijuana cohorts. The SMRs for all smoking-linked diseases were: alcohol, 3.57 (95% confidence interval [CI] = 3.55 to 3.58); cocaine, 2.40 (95% CI = 2.39 to 2.41); opioid, 4.26 (95% CI = 4.24 to 4.27); marijuana, 3.73 (95% CI = 3.71 to 3.74); and methamphetamine, 2.58 (95% CI = 2.57 to 2.59). The SMRs for almost all of the 19 cause-specific smoking-related outcomes were elevated across cohorts. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Given the current findings, addressing tobacco smoking among persons with substance-use disorders should be a critical concern, especially given the heavy smoking-related mortality burden and the currently limited attention devoted to smoking in these populations. [Callaghan RC, Gatley JM, Sykes J, Taylor L. The prominence of smoking-related mortality among individuals with alcohol- or drug-use disorders. Drug Alcohol Rev 2018;37:97-105].
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».