Association between Alcohol Consumption and Cancers in the Chinese Population—A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol consumption is increasing worldwide and is associated with numerous cancers. This systematic review examined the role of alcohol in the incidence of cancer in the Chinese population. METHODS: Medline/PubMed, EMBASE, CNKI and VIP were searched to identify relevant studies. Cohort and case-control studies on the effect of alcohol use on cancers in Chinese were included. Study quality was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. Data were independently abstracted by two reviewers. Odds ratios (OR) or relative risks (RR) were pooled using RevMan 5.0. Heterogeneity was evaluated using the Q test and I-squared statistic. P<.01 was considered statistically significant. RESULTS: Pooled results from cohort studies indicated that alcohol consumption was not associated with gastric cancer, esophageal cancers (EC) or lung cancer. Meta-analysis of case-control studies showed that alcohol consumption was a significant risk factor for five cancers; the pooled ORs were 1.79 (99% CI, 1.47-2.17) EC, 1.40 (99% CI, 1.19-1.64) gastric cancer, 1.56 (99% CI, 1.16-2.09) hepatocellular carcinoma, 1.21 (99% CI, 1.00-1.46) nasopharyngeal cancer and 1.71 (99% CI, 1.20-2.44) oral cancer. Pooled ORs of the case-control studies showed that alcohol consumption was protective for female breast cancer and gallbladder cancer: OR 0.76 (99% CI, 0.60-0.97) and 0.70 (99% CI, 0.49-1.00) respectively. There was no significant correlation between alcohol consumption and lung cancer, colorectal cancer, pancreatic cancer, cancer of the ampulla of Vater, prostate cancer or extrahepatic cholangiocarcinoma. Combined results of case-control and cohort studies showed that alcohol consumption was associated with 1.78- and 1.40-fold higher risks of EC and gastric cancer but was not significantly associated with lung cancer. CONCLUSIONS: Health programs focused on limiting alcohol intake may be important for cancer control in China. Further studies are needed to examine the interaction between alcohol consumption and other risk factors for cancers in Chinese and other populations.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».