Alcohol‐attributable deaths in Thai people from 2015 to 2021 using the comparative risk assessment approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The alcohol-attributable mortality rate is an important health indicator for surveillance of health-related impacts of alcohol consumption. This study aimed to estimate the annual number and rate of alcohol-attributable deaths among the Thai population aged 15 years and over during 2015-2021. METHODS: Mortality data were drawn from the National Death Registry based on ICD-10. We used the standard methodology of comparative risk assessments for alcohol within the general framework of the Global Burden of Disease Studies and used alcohol-attributable fractions, derived from exposure, and relative risk compared to lifetime abstainers as the counterfactual. Age-standardization was used to adjust mortality rates which were calculated by cause, age group, and sex. RESULTS: The estimated annual number of alcohol-attributable deaths was 20,039 (men: 17,726 [6.50% of total annual deaths of the Thai population] and women: 2312 [1.11%]). The age-standardized alcohol-attributable mortality rates continuously increased from 33.8 to 37.5 deaths per 100,000 population from 2015 to 2019 and slightly decreased to 34.5 and 35.3 in 2020 and 2021, respectively. The three leading causes of death attributed to alcohol consumption were road injuries, cirrhosis and other liver diseases, and other unintentional injuries. CONCLUSION: Alcohol remains an important preventable cause of death among Thais. The alcohol-attributable mortality rate increased from 2015 to 2019 but declined in 2020 and 2021, possibly due to the coronavirus pandemic and lockdown measures. Culturally appropriate, cost-effective interventions should be used to control alcohol accessibility, particularly among young people who frequently sustain injuries from external causes and have high mortality rates.
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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 | 0,005 | 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 | 0,002 |
| 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 ».