Alcohol drinking and multiple myeloma risk – a systematic review and meta-analysis of the dose–risk relationship
Notice bibliographique
Résumé
The role of alcohol intake in the risk for multiple myeloma (MM) is unclear, although some recent findings suggest an inverse relationship. To summarize the information on the topic, we carried out a systematic review and a dose-risk meta-analysis of published data. Through the literature search until August 2013, we identified 18 studies, eight case-control and 10 cohort studies, carried out in a total of 5694 MM patients. We derived pooled meta-analytic estimates using random-effects models, taking into account the correlation between estimates, and we carried out a dose-risk analysis using a class of nonlinear random-effects meta-regression models. The relative risk for alcohol drinkers versus non/occasional drinkers was 0.97 [95% confidence interval (CI), 0.85-1.10] overall, 0.96 (95% CI, 0.74-1.24) among case-control studies, and 1.00 (95% CI, 0.89-1.13) among cohort studies. Compared with nondrinkers, the pooled relative risks were 0.96 (95% CI, 0.81-1.13) for light (i.e. ≤ 1 drink/day) and 0.89 (95% CI, 0.74-1.07) for moderate-to-heavy (i.e. >1 drink/day) alcohol drinkers. The dose-risk analysis revealed a model-based MM risk reduction of about 15% at two to four drinks/day (i.e. 25-50 g of ethanol). The present meta-analysis of published data found no strong association between alcohol drinking and MM risk, although a modest favorable effect emerged for moderate-to-heavy alcohol drinkers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,012 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».