Cigarette Smoking, Alcohol Consumption, and Risk of Systemic Lupus Erythematosus: A Case-control Study in a Japanese Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cigarette smoking may be associated with increased risk of systemic lupus erythematosus (SLE), whereas the role of alcohol consumption is unknown. We examined the association between SLE risk and smoking or drinking. METHODS: We investigated the relationship of smoking and drinking compared to SLE risk among 171 SLE cases and 492 healthy controls in female Japanese subjects. Unconditional logistic regression was used to compute OR and 95% CI, with adjustments for several covariates. RESULTS: Compared with nonsmoking, current smoking was significantly associated with increased risk of SLE (OR 3.06, 95% CI 1.86-5.03). The higher the level of exposure to cigarette smoke, the higher the risk of SLE. Inhalation was also associated with increased SLE risk (OR 3.73, 95% CI 1.46-9.94 for moderate inhalation; OR 3.06, 95% CI 1.81-5.15 for deep inhalation). In contrast, light/moderate alcohol consumption had a protective effect on SLE risk (OR 0.38, 95% CI 0.19-0.76). As for beer, the risks for non-beer drinkers and beer drinkers were similar. This also applies to alcoholic beverages other than beer. CONCLUSION: Our results suggest that smoking was positively associated with increased SLE risk whereas light/moderate alcohol consumption was inversely associated with SLE risk, irrespective of the type of alcoholic beverage. Additional studies are warranted to confirm these findings.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».