Alcohol use, economic development and health burden: A conceptual framework
Notice bibliographique
Résumé
Economic development has been identified as an important influencing contributor to life expectancies: wealthier countries have lower mortality rates and different causes of death. Economic development also impacts alcohol consumption, as upper-middle and high-income countries, on average, have higher levels of consumption and less abstention. This often leads to a paradoxical situation whereby for low- and middle income countries increases in alcohol consumption are associated with decreases in alcohol-attributable mortality rates. These increases in consumption may diminish the benefits of economic development. Alcohol control policies can reduce the health and social burdens of increased alcohol use that result from economic development. Two case examples of Thailand and Vietnam which are presented. From 2010 to 2019 Thailand experienced a 3.7% increase in APC, a 9.8% decrease in all-cause mortality per 100,000 people, and a 1.4% decrease in alcohol-attributable mortality per 100,000 people. From 2010 to 2019 Vietnam experienced a 26.8% increase in APC, a 6.7% decrease in all-cause mortality per 100,000 people, and a 3.7% increase in alcohol-attributable mortality per 100,000 people. Due to a failure to implement strong alcohol control policies Vietnam has experienced an increase in alcohol-attributable mortality despite decreases in all-cause mortality. Accordingly, the implementation of alcohol control policies, can diminish the increases in alcohol use for low- and middle-income countries that accompany economic development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».