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Enregistrement W4390063378 · doi:10.1024/0939-5911/a000841

Changes in Alcohol-Specific Mortality During the COVID-19 Pandemic in 14 European Countries

2023· article· en· W4390063378 sur OpenAlexaff
Carolin Kilian, Jürgen Rehm, Kevin D. Shield, Jakob Manthey

Notice bibliographique

RevueSUCHT - Zeitschrift für Wissenschaft und Praxis / Journal of Addiction Research and Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensMental Health Research CanadaPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of HealthGemeinsame Bundesausschuss
Mots-clésPandemicAlcoholCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Alcohol consumptionMortality rateMedicineDemographyEnvironmental healthSurgeryInternal medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)BiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: Exploring trends in 1) alcohol-specific mortality and 2) alcohol sales in European countries in the years before and during the COVID-19 pandemic. Method: Complete data on alcohol-specific mortality and alcohol sales were obtained for 14 European countries (13 EU countries and UK) for the years 2010 to 2020, with six countries having mortality data available up to 2021. Age-standardised mortality rates were calculated and descriptive statistics used. Results: When compared to 2019, alcohol-specific mortality rates in 2020 increased by 7.7 % and 8.2 % for women and men, respectively. Increases in alcohol-specific mortality were seen in the majority of countries and continued in 2021. In contrast, alcohol sales declined by an average of 5.0 %. Conclusion: Despite a drop in alcohol consumption, more people died due to alcohol-specific causes during the COVID-19 pandemic in Europe.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,255
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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