Risk of All-Cause Mortality in Alcohol-Dependent Individuals: A Systematic Literature Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol dependence (AD) carries a high mortality burden, which may be mitigated by reduced alcohol consumption. We conducted a systematic literature review and meta-analysis investigating the risk of all-cause mortality in alcohol-dependent subjects. METHODS: MEDLINE, MEDLINE In-Process, Embase and PsycINFO were searched from database conception through 26th June 2014. Eligible studies reported all-cause mortality in both alcohol-dependent subjects and a comparator population of interest. Two individuals independently reviewed studies. Of 4540 records identified, 39 observational studies were included in meta-analyses. FINDINGS: We identified a significant increase in mortality for alcohol-dependent subjects compared with the general population (27 studies; relative risk [RR] = 3.45; 95% CI [2.96, 4.02]; p < 0.0001). The mortality increase was also significant compared to subjects qualifying for a diagnosis of alcohol abuse or subjects without alcohol use disorders (AUDs). Alcohol-dependent subjects continuing to drink heavily had significantly greater mortality than alcohol-dependent subjects who reduced alcohol intake, even if abstainers were excluded (p < 0.05). INTERPRETATION: AD was found to significantly increase an individual's risk of all-cause mortality. While abstinence in alcohol-dependent subjects led to greater mortality reduction than non-abstinence, this study suggests that alcohol-dependent subjects can significantly reduce their mortality risk by reducing alcohol consumption.
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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 | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».