Impact of Public Health Policies on Alcohol‐Associated Liver Disease in Latin America: An Ecological Multinational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Alcohol-associated liver disease (ALD) is the leading cause of liver-related mortality in Latin America, yet the impact of public health policies (PHP) on liver disease is unknown. We aimed to assess the association between alcohol PHP and deaths due to ALD in Latin American countries. APPROACH AND RESULTS: We performed an ecological multinational study including 20 countries in Latin America (628,466,088 inhabitants). We obtained country-level sociodemographic information from the World Bank Open Data source. Alcohol-related PHP data for countries were obtained from the World Health Organization Global Information System of Alcohol and Health. We constructed generalized linear models to assess the association between the number of PHP (in 2010) and health outcomes (in 2016). In Latin America, the prevalence of obesity was 27% and 26.1% among male and female populations, respectively. The estimated alcohol per capita consumption among the population at 15 years old or older was 6.8 L of pure alcohol (5.6 recorded and 1.2 unrecorded). The overall prevalence of alcohol use disorders (AUD) was 4.9%. ALD was the main cause of cirrhosis in 64.7% of male and 40.0% of female populations. A total of 19 (95%) countries have at least one alcohol-related PHP on alcohol. The most frequent PHP were limiting drinking age (95%), tax regulations (90%), drunk-driving policies and countermeasures (90%), and government monitoring systems and community support (90%). A higher number of PHP was associated with a lower ALD mortality (PR, 0.76; 95% CI, 0.61-0.93; P = 0.009), lower AUD prevalence (PR, 0.80; 95% CI, 0.65-0.99; P = 0.045), and lower alcohol-attributable road traffic deaths (PR, 0.81; 95% CI, 0.65-1.00; P = 0.051). CONCLUSIONS: Our study indicates that in Latin America, countries with higher number of PHP have lower mortality due to ALD, lower prevalence of AUD, and lower alcohol-attributable road traffic mortality.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».