Cardiovascular diseases mortality and alcohol control policy in Lithuania: exploring a possible link
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lithuania possesses one of the highest alcohol per capita consumption and has previously implemented alcohol control policies to reduce the alcohol-attributable burden. The aim of this study was to investigate Lithuanian cardiovascular disease (CVD) mortality rate trends between 2001 and 2018 and to explore a possible link between CVD mortality rate and alcohol control policy implementation. METHODS: Lithuanian population mortality and alcohol consumption data for 2001-2018 were obtained from Statistics Lithuania and The State Register of Death Cases and Their Causes, Institute of Hygiene. Sex-specific CVD mortality rates were directly standardized to the European standard population by five-year age groups and categorized according to the ICD-10 codes for all CVDs (I00-I99), ischemic heart disease (IHD) (I20-I25), cerebrovascular diseases (I60-I69) and alcoholic cardiomyopathy (ACM) (I42.6). Joinpoint regression analyses were performed to identify points of inflection to explore their alignment with five selected alcohol policy enactments. RESULTS: Overall, the 2001-2018 yearly mortality rates for all CVDs significantly decreased on average by - 1.6% (95% CI -2.0, - 1.2%) among men and - 2.1% (95% CI -2.5, - 1.8%) among women. Yearly changes in all CVDs, IHD, cerebrovascular diseases and ACM mortality rates were insignificant prior to their respective critical year points in 2006, 2005, 2008 and 2007, but significantly decreased afterwards by an average of - 2.4% (95% CI -2.7, - 2.0%), - 1.6% (95% CI -2.1, - 1.1%), - 1.2% (95 CI -1.7, - 0.6%) and - 4.5% (95% CI -7.3, - 1.6%) among men, and by - 2.7% (95% CI -3.0, - 2.3%), - 2.0% (95% CI -2.6, - 1.4%), - 1.8% (95% CI 2.4, - 1.3%) and - 6.6% (95% CI -10.7, - 2.2%) among women, respectively. The changes in the mortality rate trends for all CVDs, IHD, cerebrovascular diseases and especially ACM coincided with alcohol policies enacted on the January 1, 2008, January 1, 2009, April 1, 2014 and March 1, 2017. CONCLUSIONS: Yearly mortality rates for all CVDs, IHD, cerebrovascular diseases and ACM have declined in Lithuania between 2001 and 2018, and declining trends were more prominent in women than in men. Among the ICD-10 CVD categories investigated, the points of inflection identified for the ACM mortality rate trend coincided best with the selected alcohol policy enactment dates.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».