Impact of alcohol control policy on hemorrhagic and ischemic stroke mortality rates in Lithuania: An interrupted time series analysis
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.
Notice bibliographique
Résumé
Given the causal impact of alcohol use on stroke, alcohol control policies should presumably reduce stroke mortality rates. This study aimed to test the impact of three major Lithuanian alcohol control policies implemented in 2008, 2017 and 2018 on sex- and stroke subtype-specific mortality rates, among individuals 15+ years-old. Joinpoint regression analyses were performed for each sex- and stroke subtype-specific group to identify timepoints corresponding with significant changes in mortality rate trends. To estimate the impact of each policy, interrupted time series analyses using a generalized additive mixed model were performed on monthly sex- and stroke subtype-specific age-standardized mortality rates from January 2001-December 2018. Significant average annual percent decreases were found for all sex- and stroke subtype-specific mortality rate trends. The alcohol control policies were most impactful on ischemic stroke mortality rates among women. The 2008 policy was followed by a positive level change of 4,498 ischemic stroke deaths per 100,000 women and a negative monthly slope change of -0.048 ischemic stroke deaths per 100,000 women. Both the 2017 and 2018 policy enactment timepoints coincided with a significant negative level change for ischemic stroke mortality rates among women, at -0.901 deaths and -1.431 deaths per 100,000 population, respectively. Hemorrhagic stroke mortality among men was not affected by any of the policies, and hemorrhagic stroke mortality among women and ischemic stroke mortality among men were only associated with the 2008 policy. Our study findings suggest that the impact of alcohol control policies on stroke mortality may vary by sex and subtype.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle