The impact of policies regulating alcohol trading hours and days on specific alcohol-related harms: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: of alcohol sales associate with changes in alcohol-related harm in both directions. However, to the best of our knowledge, no comprehensive systematic reviews had examined the effect of policies restricting time of alcohol trading on specific alcohol-related harms. OBJECTIVE: To compile existing evidence related to the impact of policies regulating alcohol trading hours/days of on specific harm outcomes such as: assault/violence, motor vehicle crashes/fatalities, injury, visits to the emergency department/hospital, murder/homicides and crime. METHODS: Systematic review of literature studying the impact of policies regulation alcohol trading times in alcohol-related harm, published between January 2000 and October 2016 in English language. RESULTS: Results support the premise that policies regulating times of alcohol trading and consumption can contribute to reduce injuries, alcohol-related hospitalisations/emergency department visits, homicides and crime. Although the impact of alcohol trading policies in assault/violence and motor vehicle crashes/fatalities is also positive, these associations seem to be more complex and require further study. CONCLUSION: Evidence suggests a potential direct effect of policies that regulate alcohol trading times in the prevention of injuries, alcohol-related hospitalisations, homicides and crime. The impact of these alcohol trading policies in assault/violence and motor vehicle crashes/fatalities is less compelling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».