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Enregistrement W4410454068 · doi:10.1007/s11901-025-00688-5

Public Health Policies and Strategies to Prevent Alcohol-Related Morbidity and Mortality

2025· article· en· W4410454068 sur OpenAlexaff
Roba El Zibaoui, Luis Antonio Díaz, Francisco Idalsoaga, Juan Pablo Arab

Notice bibliographique

RevueCurrent Hepatology Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthEnvironmental healthMedicineAlcoholPublic health policyIntensive care medicineHealth policyNursingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose of Review Alcohol consumption significantly contributes to global morbidity and mortality, particularly in individuals with alcohol-associated liver disease (ALD). This review aims to evaluate the effectiveness of public health policies in reducing alcohol-related harm, focusing on SAFER initiatives and World Health Organization (WHO) “best buys.” Recent Findings Key strategies to reduce the affordability of alcohol, such as alcohol taxation, minimum unit pricing, and legislation, have proven effective in reducing alcohol consumption and ALD-related deaths. However, their success varies across different regions and populations. Innovative approaches to further mitigate alcohol-related harm are also explored. Summary The review highlights the need for more robust, evidence-based public health policies to address alcohol-related diseases. A comprehensive, focused approach is essential to mitigate the global alcohol epidemic and its consequences, with an emphasis on policy refinement and greater understanding of alcohol-related harm.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,225
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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