Prevention Paradox and the Case for Universal Alcohol Policies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alcohol is a leading cause of death and disability in Canada. Governments in Ontario have been weakening universal alcohol policies, including controls on price and availability, while increasing investment in addiction treatment for high-risk individuals. According to Rose’s “prevention paradox”,1 more disease cases accrue in populations with low or moderate disease risk (i.e., low and medium volume users) because they are more numerous in the population than those at higher risk (i.e., high volume users). It is important to understand “who” experiences health harm from alcohol and at “what” level of consumption to inform policy that addresses alcohol-attributable health harm in Canada. Objective: To describe the distribution of alcohol-attributable healthcare encounters (emergency department (ED) visits and hospitalizations) across the drinking population in Ontario in 2019. Methods: The International Model of Alcohol Harms and Policies estimated alcohol-attributable healthcare encounters experienced across male and female drinking groups: (1) former (no past-year consumption); (2) low volume (≤5 standard drinks (SD)/week for females and males); (3) medium volume (>5 to 10 SD/week for females and >5 to 15 SD/week for males); and (4) high volume (>10 SD/week for females and >15 SD/week for males) (1 SD=13.45g ethanol). Healthcare encounters in Ontario included all fully and partially alcohol-attributable ED visits (n=231,914) in 2019 and hospitalizations (n=34,158) in 2018. Alcohol use exposure data were obtained from the Canadian Substance Use Exposure Database. Results: High volume drinkers (males: 23%, females: 13%) experienced a large portion of all alcohol-attributable ED visits (males: 65%, females: 49%) and hospitalizations (males: 71%, females: 50%). However, substantial healthcare encounters occurred among low and medium volume drinkers, especially among females. For example, 63% of females (males: 44%) were low volume drinkers who consumed 22% (males: 7%) of alcohol sold and experienced 31% and 20% (males: 14% and 7%) of alcohol-attributable ED visits and hospitalizations, respectively. Discussion: Evidence from Ontario supports the prevention paradox as substantial alcohol-attributable healthcare encounters were experienced among low and medium volume drinkers. Evidence-informed universal policy approaches are necessary to reduce population-level alcohol-attributable harm in Ontario. References McLaren L, McIntyre L, Kirkpatrick S. Rose’s population strategy of prevention need not increase social inequalities in health. Int J Epidemiol. 2010;39(2):372-377. doi:10.1093/ije/dyp315
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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.
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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 ».