Mortality in the Americas from 2013 to 2015 resulting from diseases, conditions and injuries which are 100% alcohol‐attributable
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To describe mortality in the Americas from 2013 to 2015 inclusive resulting from diseases, conditions and injuries which are 100% attributable to alcohol consumption. DESIGN AND SETTING: Mortality registry, population-based study. The data come from 30 of the 35 countries of the Americas for the triennium of 2013 to 2015. PARTICIPANTS AND CASES: A total of 18 673 791 deaths coded by three-digit ICD-10 codes were analyzed. MEASUREMENTS: Cause (underlying), and age-specific and age-adjusted mortality rates were calculated by sex and country. FINDINGS: From 2013 to 2015 inclusive, among 30 of the 35 countries of the Americas, an average of 85 032 deaths per year were entirely attributable to alcohol. Men accounted for 83.1% of all 100% alcohol-attributable deaths, and death rates were higher for men than for women across all countries; however, the ratios of 100% alcohol-attributable deaths by sex varied by country. The majority of all 100% alcohol-attributable deaths occurred among those aged under 60 years (64.9%) and were due to liver disease (63.9%) followed by neuropsychiatric disorders (27.4%). Age-adjusted 100% alcohol-attributable mortality rates were highest in Nicaragua (23.2 per 100 000) and Guatemala (19.0 per 100 000), although the majority of all 100% alcohol-attributable deaths occurred in the United States 36.9%), Brazil (24.8%), and Mexico (18.4%). CONCLUSIONS: From 2013 to 2015, more than 85 000 deaths in the Americas were 100% attributable to alcohol. Most of those occurred in people under 60 years and the highest mortality rates occurred in the United States, Brazil and Mexico.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».