Alcohol as a Risk Factor for Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To clarify the dose-response relationship between alcohol consumption and type 2 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A systematic computer-assisted and hand search was conducted to identify relevant articles with longitudinal design and quantitative measurement of alcohol consumption. Adjustment was made for the sick-quitter effect. We used fractional polynomials in a meta-regression to determine the dose-response relationships by sex and end point using lifetime abstainers as the reference group. RESULTS: The search revealed 20 cohort studies that met our inclusion criteria. A U-shaped relationship was found for both sexes. Compared with lifetime abstainers, the relative risk (RR) for type 2 diabetes among men was most protective when consuming 22 g/day alcohol (RR 0.87 [95% CI 0.76-1.00]) and became deleterious at just over 60 g/day alcohol (1.01 [0.71-1.44]). Among women, consumption of 24 g/day alcohol was most protective (0.60 [0.52-0.69]) and became deleterious at about 50 g/day alcohol (1.02 [0.83-1.26]). CONCLUSIONS: Our analysis confirms previous research findings that moderate alcohol consumption is protective for type 2 diabetes in men and women.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».