Trends in alcohol‐attributable hospitalisations and emergency department visits by age, sex, drinking group and health condition in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Alcohol-attributable harms are increasing in Canada. We described trends in alcohol-attributable hospitalisations and emergency department (ED) visits by age, sex, drinking group, attribution and health condition. METHODS: Hospitalisation and ED visits for partially or wholly alcohol-attributable health conditions by age and sex were obtained from population-based health administrative data for individuals aged 15+ in Ontario, Canada. Population-level alcohol exposure was estimated using per capita alcohol sales and alcohol use data. We estimated the number and rate of alcohol-attributable hospitalisations (2008-2018) and ED visits (2008-2019) using the International Model of Alcohol Harms and Policies (InterMAHP). RESULTS: Over the study period, the modelled rates of alcohol-attributable health-care encounters were higher in males, but increased faster in females. Specifically, rates of alcohol-attributable hospitalisations and ED visits increased by 300% (19-76 per 100,000) and 37% (774-1,064 per 100,000) in females, compared to 20% (322-386 per 100,000) and 2% (2563-2626 per 100,000) in males, respectively. Alcohol-attributable ED visit rates were highest among individuals aged 15-34, however, increased faster among individuals aged 65+ (females: 266%; males: 44%) than 15-34 years (females:+17%; males: -16%). High-volume drinkers had the highest rates of alcohol-attributable health-care encounters; yet, low-/medium-volume drinkers contributed substantial hospitalisations (11%) and ED visits (36%), with increasing rates of ED visits in females drinking low/medium volumes. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Alcohol-attributable health-care encounters increased overall, and faster among females, adults aged 65+ and low-/medium-volume drinkers. Monitoring trends across subpopulations is imperative to inform equitable interventions to mitigate alcohol-attributable harms.
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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 | 0,000 |
| 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 ».