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Enregistrement W2809126801 · doi:10.1186/s12916-018-1080-0

The socioeconomic profile of alcohol-attributable mortality in South Africa: a modelling study

2018· article· en· W2809126801 sur OpenAlexafffund
Charlotte Probst, Charles Parry, Hans‐Ulrich Wïttchen, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesSouth African Medical Research CouncilMedical Research CouncilCentre for Addiction and Mental Health
Mots-clésMedicineSocioeconomic statusEnvironmental healthAlcoholAlcohol consumptionDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Globally, illness and life expectancy follow a social gradient that puts people of lower socioeconomic status (SES) at higher risk of dying prematurely. Alcohol consumption has been shown to be a factor contributing to socioeconomic differences in mortality. However, little evidence is available from low- and middle-income countries. The objective of this study was to quantify mortality attributable to alcohol consumption in the adult (15+ years) general population of South Africa in 2015 by SES, age, and sex. METHODS: A comparative risk assessment was performed using individual and aggregate data from South Africa and risk relations reported in the literature. Alcohol-attributable fractions (AAFs) and alcohol-attributable mortality rates were estimated for cause-specific mortality by SES, sex, and age. Monte Carlo simulation techniques were used to calculate 95% uncertainty intervals (UI). RESULTS: Overall, approximately 62,300 (95% UI 27,000-103,000) adults died from alcohol-attributable causes in South Africa in 2015, with 60% of deaths occurring in people in the low and 15% in the high SES groups. Age-standardized, alcohol-attributable mortality rates per 100,000 adults were highest for the low SES group (727 deaths, 95% UI 354-1208 deaths) followed by the middle (377 deaths, 95% UI 165-687 deaths) and high SES groups (163 deaths, 95% UI 71-289 deaths). The socioeconomic differences were highest for mortality from infectious diseases. People of low SES had a lower prevalence of current alcohol use but heavier drinking patterns among current drinkers. Among men, AAFs were elevated at low and middle SES, particularly for the middle and higher age groups (35+). Among women, AAFs differed less across SES groups and, in the youngest age group (15-34), women of high SES had elevated AAFs. CONCLUSIONS: Alcohol use contributed to vast socioeconomic differences in mortality. Where observed, elevated AAFs for people of low and middle SES arose from higher levels of consumption among current drinkers and not from the prevalence of current alcohol use per se. The findings can direct preventive measures and interventions on those at highest risk. Future research is needed to investigate socioeconomic differences in the risk functions relating alcohol use to cause-specific mortality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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