The Impact of Increasing the Minimum Legal Drinking Age from 18 to 20 Years in Lithuania on All-Cause Mortality in Young Adults—An Interrupted Time-Series Analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To determine the effect of an alcohol policy change, which increased the minimum legal drinking age (MLDA) from 18 years of age to 20 years of age on all-cause mortality rates in young adults (18-19 years old) in Lithuania. METHODS: An interrupted time series analysis was conducted on a dataset from 2001 to 2019 (n = 228 months). The model tested the effects of the MLDA on all-cause mortality rates (deaths per 100,000 individuals) in three age categories (15-17 years old, 18-19 years old, 20-22 years old) in order to control for general mortality trends in young adults, and to isolate the effects of the MLDA from other alcohol control policies. Additional models that included GDP as a covariate and a taxation policy were tested as well. RESULTS: There was a significant effect of the MLDA on all-cause mortality rates in those 18-19 years old, when modelled alone. Additional analyses controlling for the mortality rate of other age groups showed similar findings. Inclusion of confounding factors (policies on alcohol taxation, GDP) eliminated the effects of MLDA. CONCLUSIONS: Although there was a notable decline in all-cause mortality rates among young adults in Lithuania, a direct causal impact of MLDA on all-cause mortality rates in young adults was not definitively found.
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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) | 0,001 | 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 ».