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Enregistrement W4301603067 · doi:10.7196/samj.2022.v112i8b.16487

Estimating the changing burden of disease attributable to alcohol use in South Africa for 2000, 2006 and 2012

2022· article· en· W4301603067 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSouth African Medical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilSouth African Medical Research Council
Mots-clésMedicineBurden of diseaseDisease burdenEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alcohol use was one of the leading contributors to South Africa (SA)'s disease burden in 2000, accounting for 7% of deaths and disability-adjusted life years (DALYs) in the first South African Comparative Risk Assessment Study (SACRA1). Since then, patterns of alcohol use have changed, as has the epidemiological evidence pertaining to the role of alcohol as a risk factor for infectious diseases, most notably HIV/AIDS and tuberculosis (TB). OBJECTIVES: To estimate the burden of disease attributable to alcohol use by sex and age group in SA in 2000, 2006 and 2012. METHODS: The analysis follows the World Health Organization (WHO)'s comparative risk assessment methodology. Population attributable fractions (PAFs) were calculated from modelled exposure estimated from a systematic assessment and synthesis of 17 nationally representative surveys and relative risks based on the global review by the International Model of Alcohol Harms and Policies. PAFs were applied to the burden of disease estimates from the revised second South African National Burden of Disease Study (SANBD2) to calculate the alcohol-attributable burden for deaths and DALYs for 2000, 2006 and 2012. We quantified the uncertainty by observing the posterior distribution of the estimated prevalence of drinkers and mean use among adult drinkers (≥15 years old) in a Bayesian model. We assumed no uncertainty in the outcome measures. RESULTS: The alcohol-attributable disease burden decreased from 2000 to 2012 after peaking in 2006, owing to shifts in the disease burden, particularly infectious disease and injuries, and changes in drinking patterns. In 2012, alcohol-attributable harm accounted for an estimated 7.1% (95% uncertainty interval (UI) 6.6 - 7.6) of all deaths and 5.6% (95% UI 5.3 - 6.0) of all DALYs. Attributable deaths were split three ways fairly evenly across major disease categories: infectious diseases (36.4%), non-communicable diseases (32.4%) and injuries (31.2%). Top rankings for alcohol-attributable DALYs for specific causes were TB (22.6%), HIV/AIDS (16.0%), road traffic injuries (15.9%), interpersonal violence (12.8%), cardiovascular disease (11.1%), cancer and cirrhosis (both 4%). Alcohol remains an important contributor to the overall disease burden, ranking fifth in terms of deaths and DALYs. CONCLUSION: Although reducing overall alcohol use will decrease the burden of disease at a societal level, alcohol harm reduction strategies in SA should prioritise evidence-based interventions to change drinking patterns. Frequent heavy episodic (i.e. binge) drinking accounts for the unusually large share of injuries and infectious diseases in the alcohol-attributable burden of disease profile. Interventions should focus on the distal causes of heavy drinking by focusing on strategies recommended by the WHO's SAFER initiative.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle