The Joint Effect of Education and Alcohol Use on 100% Alcohol-attributable Hospitalization or Death in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with low socioeconomic position (SEP) experience disproportionately greater alcohol-attributable harm than individuals with high SEP despite similar or less alcohol use (i.e., the alcohol harm paradox). We examined the sex/gender- specific independent and joint effects of education and heavy drinking or volume of alcohol use on 100% alcohol-attributable hospitalization or death. METHODS: We conducted a cohort study among 199,125 current and former alcohol users aged 15-64 years from population-representative Canadian Community Health Surveys (2000-2008) linked to hospitalization and mortality records through 2017. We estimated the sex/gender-specific associations between education and heavy drinking or volume of alcohol use and incident 100% alcohol-attributable hospitalization or death using multivariable Fine and Gray subdistribution hazard models with competing risk (non-100% alcohol-attributable deaths), assessing additive interactions using the Synergy Index (S). RESULTS: Overall, heavy drinking prevalence and volume of alcohol use were similar or lower in individuals with lower education compared with higher education. Lower education levels compared with a bachelor's degree or above were associated with increased 100% alcohol-attributable hospitalization or death [e.g., less than high school, men: hazard ratio (HR) = 2.78; 95% CI = 2.17, 3.56; women: HR = 2.98; 95% CI = 2.00, 4.44]. We found superadditive joint effects between low education and heavy drinking (men: S = 1.22; 95% CI = 1.14, 1.30; women: S = 1.34; 95% CI = 0.88, 2.04) and low education and higher volume of alcohol use (e.g., excess volume, men: S = 1.30; 95% CI = 1.05, 1.62; women: S = 1.41; 95% CI = 0.77, 2.58), with larger inequities in women than men with similar alcohol use. CONCLUSIONS: Our study is consistent with the hypothesis that increased vulnerability to alcohol use among individuals with lower education partially explains the alcohol harm paradox in Canada.
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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 | 0,004 |
| 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.
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 ».