Alcohol Consumption and Acute Myocardial Infarction: A Benefit of Alcohol Consumed With Meals?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The apparent favorable effect of alcohol on the risk of acute myocardial infarction (MI) may be related to its hypoinsulinemic effect when consumed with meals. We studied how the timing of alcohol consumption in relation to meals might affect the risk of MI in a population with relatively high regular alcohol consumption. METHODS: We conducted a case-control study between 1995 and 1999 in Milan, Italy. Cases were 507 subjects with a first episode of nonfatal acute MI, and controls were 478 patients admitted to hospitals for other acute diseases. Odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated by multiple logistic regression models. RESULTS: Compared with nondrinkers, an inverse trend in risk was observed when alcohol was consumed during meals only (for > or =3 drinks per day: OR = 0.50; 95% CI = 0.30-0.82). In contrast, no consistent trend in risk was found for subjects drinking outside of meals (for > or =3 drinks per day: 0.98; 0.49-1.96). The pattern of risk was similar when we considered people who drank only wine. CONCLUSIONS: Alcohol drinking during meals was inversely related with risk of acute MI, whereas alcohol drinking outside meals only was unrelated to risk.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».