Trends in alcohol‐attributable morbidity and mortality in Germany from 2000 to 2021: A modelling study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to assess: (i) trends in alcohol-specific - that is, fully attributable - morbidity and mortality in the German adult population aged 15-69 between 2000 and 2021; and (ii) changes in alcohol-attributable disease burden - that is, fully and partially alcohol-attributable categories - for 2006, 2012, 2018 and 2021. METHODS: Morbidity data was pulled from hospitalisation and rehabilitation statistics and mortality data was pulled from the causes of death registry. Alcohol use, adjusted for unrecorded consumption, was estimated using the Epidemiological Survey of Substance Abuse and triangulated with per capita consumption from annual sales data. For major disease categories, alcohol-attributable fractions were estimated for males and females by age groups (15-29, 30-49, 50-69 years) using the comparative risk assessment methodology. RESULTS: For males and females, the age-standardised rate of alcohol-specific morbidity peaked in 2012 and decreased thereafter showing a steep decline from 2019 to 2021. The rates of alcohol-specific mortality decreased constantly from 2000 to 2019 but increased from 2019 to 2021. Compared to 2006 the age-standardised alcohol-attributable morbidity and mortality rates in males and females were lower in 2021. For both sexes, the age-standardised alcohol-attributable morbidity and mortality rates and the proportions of morbidity/mortality rates relative to all-cause morbidity/mortality decreased between 2006 and 2021. DISCUSSION: The declines in alcohol-attributable morbidity and mortality are in line with decreases in consumption and signal that the importance of alcohol in health service utilisation and mortality has weakened. Sex ratios in morbidity and mortality do not indicate a strong converging trend.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».