Additional file 1 of Trends in mortality from alcohol, opioid, and combined alcohol and opioid poisonings by sex, educational attainment, and race and ethnicity for the United States 2000–2019
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Fig. S1. Total number of deaths aged 18 or older in US 2000-19 from alcohol poisoning only, opioid poisoning only and alcohol and opioid poisoning using three different versions of alcohol poisoning definition. Fig. S2. Age-standardized mortality rates for alcohol poisoning, opioid poisoning and combined alcohol and opioid poisoning for men and women by race and ethnicity categories from 2000 to 2019. Table S1. ICD-10 Codes used to define alcohol and opioid poisoning cause-of-death. Table S2. Number of deaths by three versions of alcohol poisoning definition (raw, adjusted and final) for alcohol poisoning only, opioid poisoning only and alcohol and opioid poisoning, for the total population, age 18 or older, and age 25 or older. Table S3. Coefficient estimates of generalized least square (GLS) models predicting racial and ethnic and educational differences in US poisoning mortality rates (per 100,000) aged 18 and over 2000-2019. Table S4. Coefficient estimates of generalized least square (GLS) models predicting racial and ethnic differences in educational inequalities in US poisoning mortality ratios calculated from mortality rates (per 100,000) aged 18 and more 2000-2019. Table S5. Coefficient estimates of random-effect Poisson models predicting racial and ethnic and educational differences in US poisoning death counts aged 25 and more 2000-2019.
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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 | 0,001 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,740 | 0,129 |
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 ».