Alcohol Use Patterns and Trajectories of Health-Related Quality of Life in Middle-Aged and Older Adults: A 14- Year Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A 14-year multiwave panel design was used to examine relationships between longitudinal alcohol-consumption patterns, especially persistent moderate use, and change in health-related quality of life among middle-aged and older adults. METHOD: A nationally representative sample of 5,404 community-dwelling Canadians ages 50 and older at baseline (1994/1995) was obtained from the longitudinal National Population Health Survey. Alcohol-consumption patterns were developed based on the quantity and frequency of use in the 12 months before the interview. Health-related quality of life was assessed with the Health Utilities Index Mark 3 (HUI3). Latent growth curve modeling was used to estimate the change in HUI3 for each alcohol pattern after adjusting for covariates measured at baseline. RESULTS: Most participants showed stable alcohol-consumption patterns over 6 years. Persistent non-users, persistent former users, those decreasing their consumption levels, and those with unstable patterns (i.e., U shaped and inverted U shaped) had lower HUI3 scores at baseline compared with persistent moderate drinkers. A more rapid decline in HUI3 scores than that observed for persistent moderate users was seen only in those with decreasing consumption (p < .001). In a subgroup identified as consistently healthy before follow-up, longitudinal drinking patterns were associated with initial HUI3 scores but not rates of change. CONCLUSIONS: Persistent moderate drinkers had higher initial levels of health-related quality of life than persistent nonusers, persistent former users, decreasing users, U-shaped users, and inverted U-shaped users. However, rates of decline over time were similar for all groups except those decreasing their consumption, who had a greater decline in their level of health-related quality of life than persistent moderate users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».