Direct Estimation of Alcohol-Attributable Fractions for Suicide in the United States, 2021
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. To estimate the alcohol-attributable fraction (AAF) for suicide in the United States. Methods. Using restricted-access data from the National Violent Death Reporting System for 2021, we estimated the sex-specific AAF for suicide, among those 15 years of age and older, by sociodemographic characteristics and suicide means. An alcohol-attributable suicide was defined as that for which the decedent had a blood alcohol concentration of 0.10 grams per deciliter or higher. Results. In 2021, the AAF for suicide for males (20.2%) was significantly higher than that for females (17.8%; P < .001). The AAF for suicide was higher for both males and females who used a firearm as the means of suicide (23.4% and 22.8%, respectively) compared with their counterparts who used other means (16.5% and 15.9%, respectively). Conclusions. Despite some variation, AAFs for suicide were consistently high, with about 1 in 5 suicides being attributable to alcohol use. Therefore, suicide prevention initiatives in the United States should also target excessive alcohol use. ( Am J Public Health. 2025;115(3):364–368. https://doi.org/10.2105/AJPH.2024.307910 )
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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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».