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Enregistrement W2114175968 · doi:10.1093/aje/kwr147

Racial and Ethnic Differences in All-Cause Mortality Risk According to Alcohol Consumption Patterns in the National Alcohol Surveys

2011· article· en· W2114175968 sur OpenAlexfundno aff
William C. Kerr, Thomas K. Greenfield, Jason Bond, Yu Ye, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Epidemiology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismUniversity of Toronto
Mots-clésDemographyEthnic groupConfoundingMedicineSocioeconomic statusEnvironmental healthAlcoholInjury preventionProportional hazards modelPoison controlGerontologyPopulationSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies have found J-shaped relations between volume of alcohol consumed and mortality risk in white Americans but not in African Americans, suggesting the need for studies in which race/ethnicity-defined subgroups are analyzed in separate comparable models. In the present study, the authors utilized mortality follow-up data (through 2006) on respondents from the 1984 and 1995 National Alcohol Surveys, including similar numbers of black, white, and Hispanic respondents by oversampling the minority groups. Cox proportional hazards models controlling for demographic, socioeconomic, mental health, and drug- and tobacco-use measures were used to estimate mortality risk from all causes. Findings indicated a protective effect of moderate alcohol drinking (2-30 drinks/month for women and 2-60 drinks/month for men) with no monthly ≥5-drink days) relative to lifetime abstention for whites only. Elevated mortality risk relative to moderate drinking was found in former drinkers with lifetime alcohol problems. Moderate drinkers who consumed ≥5 drinks in 1 day at least monthly were also found to have increased risk, suggesting the importance of identifying heavy-occasion drinking for mortality analyses. These differential results regarding lifetime abstainers may suggest bias from differential unmeasured confounding or unmeasured aspects of alcohol consumption pattern or may be due to genetic differences in the health impact of alcohol metabolism.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,577
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,062 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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