Cause-specific mortality risk in alcohol use disorder treatment patients: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol use disorders (AUD) are highly disabling. Recent studies reported much higher relative risks for all-cause mortality in AUD patients compared with earlier studies. Systematic evidence regarding cause-specific mortality among AUD patients has been unavailable to date. METHODS: Studies were identified through MEDLINE, EMBASE and Web of Science up to August 2012. Following MOOSE guidelines, prospective and historical cohort studies assessing cause-specific mortality risk from AUD patients at baseline compared with the general population were selected. Data on several study characteristics, including AUD assessment, follow-up period, setting, location and cause-specific mortality risk compared with the general population were abstracted. Random-effect meta-analyses were conducted. RESULTS: Overall, 17 observational studies with 6420 observed deaths among 28 087 AUD patients were included. Pooled standardized mortality ratios (SMRs) after 10 years of follow-up among men were 14.8 (95% confidence interval: 8.7-24.9) for liver cirrhosis, 18.0 (11.2-30.3) for mental disorders, 6.6 (5.0-8.8) for death by injury and around 2 for cancer and cardiovascular diseases. SMRs were substantially higher in women, with fewer studies available. For many outcomes the risk has been increasing substantially over time. CONCLUSIONS: Cause-specific mortality among AUD patients was high in all major categories compared with the general population. There has been a lack of recent research, and future studies should focus on the influence of comorbidities on excess mortality risk among AUD patients. Efforts to reduce these risks should be a priority, given that successful treatment reduces mortality risk substantially for a relatively common psychiatric disease.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».