Alcohol and mortality: Global alcohol-attributable deaths from cancer, liver cirrhosis, and injury in 2010
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol consumption has long been recognized as a risk factor for mortality. By combining data on alcohol per capita consumption, alcohol-drinking status and alcohol-drinking patterns, risk relationships, and mortality, the Comparative Risk Assessment Study estimated alcohol-attributable mortality for 1990 and 2010. Alcohol-attributable cancer, liver cirrhosis, and injury were responsible for the majority of the burden of alcohol-attributable mortality in 1990 and 2010. In 2010, alcohol-attributable cancer, liver cirrhosis, and injury caused 1,500,000 deaths (319,500 deaths among women and 1,180,500 deaths among men) and 51,898,400 potential years of life lost (PYLL) (9,214,300 PYLL among women and 42,684,100 PYLL among men). This represents 2.8 percent (1.3 percent for women and 4.1 percent for men) of all deaths and 3.0 percent (1.3 percent for women and 4.3 percent for men) of all PYLL in 2010. The absolute mortality burden of alcohol-attributable cancer, liver cirrhosis, and injury increased from 1990 to 2010 for both genders. In addition, the rates of deaths and PYLL per 100,000 people from alcohol-attributable cancer, liver cirrhosis, and injury increased from 1990 to 2010 (with the exception of liver cirrhosis rates for women). Results of this paper indicate that alcohol is a significant and increasing risk factor for the global burden of mortality.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».