Cause-specific Mortality in Patients Treated for Alcohol Use Disorders in State-Run Services in Novosibirsk, Russia
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To analyze disparities in age at death and cause-specific mortality in a sample of patients registered with alcohol use disorders (AUDs) in state-run addiction treatment centers in Novosibirsk, Russia. Methods: Database: 92,269 deaths recorded by medical facilities in Novosibirsk between 2000 and 2010, comprising cause of death (per ICD-10), sex, and date of birth and death. Average age at death and proportion of cause-specific deaths were compared between patients (n =1,762) treated for AUDs as a primary diagnosis and the general population, the latter derived from deaths recorded by all medical facilities.Results: The average age at death was significantly lower (p < .001) in patients compared with the general population; men lived, on average, 8.4 years fewer; for women, this difference was 19.7 years. The pronounced gender gap in age at death in the general population (12.7 years) disappeared in the patient sample. They incurred proportionally more deaths because of infectious diseases, injuries, poisonings, diseases of the digestive system, and certain cardiovascular diseases such as cardiomyopathies. They incurred proportionally fewer deaths due to chronic ischemic heart disease, myocardial infarction, cerebrovascular diseases, and neoplasms.Conclusions: Compared to the general population, cause-specific mortality in AUD patients was high in categories largely contributing to a premature death. Specific measures including screenings for alcohol problems in primary health care and early interventions to reduce level of drinking should be a priority.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».