Alcohol attributable burden of incidence of cancer in eight European countries based on results from prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compute the burden of cancer attributable to current and former alcohol consumption in eight European countries based on direct relative risk estimates from a cohort study. DESIGN: Combination of prospective cohort study with representative population based data on alcohol exposure. Setting Eight countries (France, Italy, Spain, United Kingdom, the Netherlands, Greece, Germany, Denmark) participating in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC) study. PARTICIPANTS: 109,118 men and 254,870 women, mainly aged 37-70. MAIN OUTCOME MEASURES: Hazard rate ratios expressing the relative risk of cancer incidence for former and current alcohol consumption among EPIC participants. Hazard rate ratios combined with representative information on alcohol consumption to calculate alcohol attributable fractions of causally related cancers by country and sex. Partial alcohol attributable fractions for consumption higher than the recommended upper limit (two drinks a day for men with about 24 g alcohol, one for women with about 12 g alcohol) and the estimated total annual number of cases of alcohol attributable cancer. RESULTS: If we assume causality, among men and women, 10% (95% confidence interval 7 to 13%) and 3% (1 to 5%) of the incidence of total cancer was attributable to former and current alcohol consumption in the selected European countries. For selected cancers the figures were 44% (31 to 56%) and 25% (5 to 46%) for upper aerodigestive tract, 33% (11 to 54%) and 18% (-3 to 38%) for liver, 17% (10 to 25%) and 4% (-1 to 10%) for colorectal cancer for men and women, respectively, and 5.0% (2 to 8%) for female breast cancer. A substantial part of the alcohol attributable fraction in 2008 was associated with alcohol consumption higher than the recommended upper limit: 33,037 of 178,578 alcohol related cancer cases in men and 17,470 of 397,043 alcohol related cases in women. CONCLUSIONS: In western Europe, an important proportion of cases of cancer can be attributable to alcohol consumption, especially consumption higher than the recommended upper limits. These data support current political efforts to reduce or to abstain from alcohol consumption to reduce the incidence of cancer.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».