Alcohol-Attributable Burden of Disease in the Americas in 2000 and 2016.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to estimate the alcohol-attributable disease burden in the Americas in 2000 and 2016. METHOD: The alcohol-attributable disease burden was estimated using a comparative risk assessment approach. Alcohol exposure and relative risk estimates were obtained from systematic reviews and meta-analyses. Burden of disease estimates were obtained from the World Health Organization's Global Health Estimates. RESULTS: In 2016, 372,000 deaths and 18.9 million disability-adjusted life years (DALYs) lost were because of alcohol use in the Americas. The age-standardized rates (ASRs) of alcohol-attributable deaths ranged from 16.2 to 54.3 deaths per 100,000 in Jamaica and Guyana, respectively. From 2000 to 2016, ASRs decreased by 12.8% for alcohol-attributable deaths and decreased by 10.8% for alcohol-attributable DALYs lost. The decreases in ASRs for alcohol-attributable deaths and alcohol-attributable DALYs lost were less than the relative decreases in the ASRs for all deaths (18.7%) and all DALYs lost (15.7%). ASRs for alcohol-attributable deaths increased in eight countries. CONCLUSIONS: Alcohol continues to be a leading risk factor for the burden of disease in the Americas, with the degree and composition of this burden varying between countries. Despite a general reduction across the region, in many countries the rising alcohol-attributable disease burden constitutes a major public health challenge.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».