Alcohol‐Specific Inpatient Diagnoses in Germany: A Retrospective Cross‐Sectional Analysis of Primary and Secondary Diagnoses from 2012 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Our study aimed to a) describe the distribution of hospital discharges with primary and secondary alcohol-specific diagnoses by sex and age group, and b) describe how the number of hospital discharges with primary and secondary alcohol-specific diagnoses have changed across different diagnostic groups (categorized by primary International Classification of Diseases, 10th Revision [ICD-10] diagnosis) over time. DESIGN: Retrospective cross-sectional analysis. SETTING: German hospital settings between 2012 and 2021. PARTICIPANTS: All persons aged 15-69 admitted to hospitals as registered in a nationwide data set. MEASUREMENTS: We counted a) the number of all hospital discharges and b) the number of hospital discharges with at least one alcohol-specific secondary diagnosis (secondary alcohol-specific diagnosis) by year, sex, age group, and diagnostic group. One diagnostic group included all primary alcohol-specific diagnoses, while 13 additional groups aligned with ICD-10 chapters (e.g., neoplasms). Alcohol-involvement was defined as either a primary or secondary alcohol-specific diagnosis. FINDINGS: Of 95 417 204 recorded hospital discharges between 2012 and 2021, 3 828 917 discharges (4.0%; 2 913 903 men (6.4%); 915 014 women (1.8%)) involved either a primary or at least one secondary diagnosis related to alcohol. Of all alcohol-involved hospital discharges, 56.8% (1 654 736 discharges) had no primary but only a secondary alcohol-specific diagnosis. Secondary alcohol-specific diagnoses were particularly prevalent in hospital discharges due to injuries. With rising age, alcohol-involvement in hospital discharges due to digestive or cardiovascular diseases increased. Between 2012 and 2021, the rate of alcohol-involved hospital discharges has decreased more in younger as compared with older adults (average change between 2012 and 2021: 15-24: -55%; 25-34: -41%; 35-44: -23%; 45-54: -31%; 55-64: -21%; 65-69: -8%). CONCLUSIONS: The number of alcohol-involved hospital discharges in Germany from 2012 to 2021 more than doubles (from 1 654 736 to 3 828 917) when including secondary alcohol-specific diagnoses. More pronounced declines among younger adults may be attributed to unequal changes in alcohol consumption patterns across the population and to the hazardous effects of long-term alcohol use.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».