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Enregistrement W4307852046 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.39485

Estimated Deaths Attributable to Excessive Alcohol Use Among US Adults Aged 20 to 64 Years, 2015 to 2019

2022· article· en· W4307852046 sur OpenAlexaff
Marissa B. Esser, Gregory Leung, Adam Sherk, Michele K. Bohm, Yong Liu, Hua Lu, Timothy S. Naimi

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMedicineAttributable riskPopulationPer capitaDemographyAlcoholEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Alcohol consumption is a leading preventable cause of death in the US, and death rates from fully alcohol-attributable causes (eg, alcoholic liver disease) have increased in the past decade, including among adults aged 20 to 64 years. However, a comprehensive assessment of alcohol-attributable deaths among this population, including from partially alcohol-attributable causes, is lacking. Objective: To estimate the mean annual number of deaths from excessive alcohol use relative to total deaths among adults aged 20 to 64 years overall; by sex, age group, and state; and as a proportion of total deaths. Design, Setting, and Participants: This population-based cross-sectional study of mean annual alcohol-attributable deaths among US residents between January 1, 2015, and December 31, 2019, used population-attributable fractions. Data were analyzed from January 6, 2021, to May 2, 2022. Exposures: Mean daily alcohol consumption among the 2 089 287 respondents to the 2015-2019 Behavioral Risk Factor Surveillance System was adjusted using national per capita alcohol sales to correct for underreporting. Adjusted mean daily alcohol consumption prevalence estimates were applied to relative risks to generate alcohol-attributable fractions for chronic partially alcohol-attributable conditions. Alcohol-attributable fractions based on blood alcohol concentrations were used to assess acute partially alcohol-attributable deaths. Main Outcomes and Measures: Alcohol-attributable deaths for 58 causes of death, as defined in the Centers for Disease Control and Prevention's Alcohol-Related Disease Impact application. Mortality data were from the National Vital Statistics System. Results: During the 2015-2019 study period, of 694 660 mean deaths per year among adults aged 20 to 64 years (men: 432 575 [66.3%]; women: 262 085 [37.7%]), an estimated 12.9% (89 697 per year) were attributable to excessive alcohol consumption. This percentage was higher among men (15.0%) than women (9.4%). By state, alcohol-attributable deaths ranged from 9.3% of total deaths in Mississippi to 21.7% in New Mexico. Among adults aged 20 to 49 years, alcohol-attributable deaths (44 981 mean annual deaths) accounted for an estimated 20.3% of total deaths. Conclusions And Relevance: The findings of this cross-sectional study suggest that an estimated 1 in 8 total deaths among US adults aged 20 to 64 years were attributable to excessive alcohol use, including 1 in 5 deaths among adults aged 20 to 49 years. The number of premature deaths could be reduced with increased implementation of evidenced-based, population-level alcohol policies, such as increasing alcohol taxes or regulating alcohol outlet density.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,294 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations151
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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