Evaluating the Impact of Alcohol Control Interventions on Suicide Mortality Rates
Notice bibliographique
Résumé
Introduction & Objective: Given that the impact of regulatory and public policy initiatives cannot usually be tested through traditional randomized controlled trial designs, well-selected, -designed, and -analyzed natural experiments are the method of choice when examining the effects of such enactments on a variety of outcomes. The classic methodology for such evaluations is interrupted time-series (ITS) analysis, which is considered as one of the quasi-experimental designs that use both pre- and post-policy data without randomization. This study tests the impact of alcohol control interventions implemented in different period of times on suicide mortality rates among people 25-74 years of age using ITS. Methods: We mainly use the generalized additive mixed model (GAMM) to capture trend and seasonality in suicide mortality rates while controlling for unemployment rates, financial crisis during 2007-2008, and legal alcohol consumption records. Given the notable differences in alcohol consumption and suicide mortality between males and females, all analyses are conducted gender-specifically. Results: The ITS shows that the intervention introduced in 2017 has a significant effect on reducing suicide mortality rates for males between 25 and 74. Following the implementation of the intervention, suicide mortality rates decreased by 23.8% (95% CI: 10.2% - 35.4%) on average. Conclusion: The alcohol control intervention that strictly increased the excise tax on alcohol products has been shown to have a strong impact on reducing suicide mortality rates among male adults 25-74 years of age. ITS analyses are one of the strongest evaluative designs and allow a more detailed assessment of the longitudinal impact of an intervention than may be possible with a randomized control trial.
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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 | 0,015 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».