Trends of alcohol-attributable deaths in Lithuania 2001–2021: epidemiology and policy conclusions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lithuania, a Baltic country in the European Union, can be characterized by high alcohol consumption and attributable burden. The aim of this contribution is to estimate the mortality burden due to alcohol use for the past two decades based on different relative risk functions, identify trends, and analyse the associations of alcohol-attributable burden with alcohol control policies and life expectancy. METHODS: The standard methodology used by the World Health Organization for estimating alcohol-attributable mortality was employed to generate mortality rates for alcohol-attributable mortality, standardized for Lithuania's 2021 population distribution. Joinpoint analysis, T-tests, correlations, and regression analyses including meta-regressions were used to describe trends and associations. RESULTS: Age-standardized alcohol-attributable mortality was high in Lithuania during the two decades between 2001 and 2021, irrespective of which relative risks were used for the estimates. Overall, there was a downward trend, mainly in males, which was associated with four years of intensive implementation of alcohol control policies in 2008, 2009, 2017, and 2018. For the remaining years, the rates of alcohol-attributable mortality were stagnant. Among males, the correlations between alcohol-attributable mortality and life expectancy were 0.90 and 0.76 for Russian and global relative risks respectively, and regression analyses indicated a significant association between changes in alcohol-attributable mortality and life expectancy, after controlling for gross domestic product. CONCLUSIONS: Male mortality and life expectancy in Lithuania were closely linked to alcohol-attributable mortality and markedly associated with strong alcohol control policies. Further implementation of such policies is predicted to lead to further improvements in life expectancy.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».