Do socioeconomic status, race and ethnicity modify the relationship between alcohol use and unintentional injury mortality?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a knowledge gap regarding the potential roles that socioeconomic status (SES), race and ethnicity may play in the associations between alcohol use and injury risk. This study aimed to examine these factors as potential effect modifiers in the relationship between heavy episodic drinking (HED) and unintentional injury mortality. METHODS: We used mortality-linked data from the 1997-2018 US National Health Interview Survey. We performed survey-weighted Cox proportional hazards models to evaluate the effect modification of education, income, race and ethnicity on the relationship between the frequency of HED and motor vehicle and other unintentional injuries mortality. RESULTS: 559 442 participants were included, with 772 motor vehicle fatalities and 2003 other unintentional injury deaths. Our cohort study found no significant interaction effect between SES, race and ethnicity, and HED on motor vehicle fatalities. For other unintentional injury mortality, we identified a significant interaction effect between low education and HED once or more per month (HR 2.75, 95% CI 1.38 to 5.49). Similarly, we found a significant interaction effect between low income and HED once or more per month (HR 1.84, 95% CI 1.02 to 3.34). Finally, both Black and Hispanic participants exhibited a higher risk of other fatal unintentional injuries at varying frequencies of HED compared with White participants. CONCLUSIONS: Our results emphasise the importance of considering SES, race and ethnicity in understanding the complex interplay between alcohol consumption and unintentional injury mortality. Understanding subgroup-specific dynamics is crucial for formulating targeted interventions to address disparities and enhance public health outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».