Impact of minimum unit pricing on alcohol-related hospital outcomes: systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the impact of minimum unit pricing (MUP) on the primary outcome of alcohol-related hospitalisation, and secondary outcomes of length of stay, hospital mortality and alcohol-related liver disease in hospital. DESIGN: Databases MEDLINE, Embase, Scopus, APA Psycinfo, CINAHL Plus and Cochrane Reviews were searched from 1 January 2011 to 11 November 2022. Inclusion criteria were studies evaluating the impact of minimum pricing policies, and we excluded non-minimum pricing policies or studies without alcohol-related hospital outcomes. The Effective Public Health Practice Project tool was used to assess risk of bias, and the Bradford Hill Criteria were used to infer causality for outcome measures. SETTING: MUP sets a legally required floor price per unit of alcohol and is estimated to reduce alcohol-attributable healthcare burden. PARTICIPANT: All studies meeting inclusion criteria from any country INTERVENTION: Minimum pricing policy of alcohol PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: RESULTS: 22 studies met inclusion criteria; 6 natural experiments and 16 modelling studies. Countries included Australia, Canada, England, Northern Ireland, Ireland, Scotland, South Africa and Wales. Modelling studies estimated that MUP could reduce alcohol-related admissions by 3%-10% annually and the majority of real-world studies demonstrated that acute alcohol-related admissions responded immediately and reduced by 2%-9%, and chronic alcohol-related admissions lagged by 2-3 years and reduced by 4%-9% annually. Minimum pricing could target the heaviest consumers from the most deprived groups who tend to be at greatest risk of alcohol harms, and in so doing has the potential to reduce health inequalities. Using the Bradford Hill Criteria, we inferred a 'moderate-to-strong' causal link that MUP could reduce alcohol-related hospitalisation. CONCLUSIONS: Natural studies were consistent with minimum pricing modelling studies and showed that this policy could reduce alcohol-related hospitalisation and health inequalities. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42021274023.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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.
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 ».