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Enregistrement W2136572466 · doi:10.1093/aje/kwk063

Smoking, Hypertension, Alcohol Consumption, and Risk of Abdominal Aortic Aneurysm in Men

2007· article· en· W2136572466 sur OpenAlexaff
Daniel Wong, WC Willett, Eric B. Rimm

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Epidemiology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioConfidence intervalAbdominal aortic aneurysmProspective cohort studyInternal medicineBody mass indexCohortProportional hazards modelCohort studyAlcoholSurgeryAneurysm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the known protective association between moderate alcohol consumption and ischemic heart disease, little is known about the effects of alcohol consumption on abdominal aortic aneurysms (AAA). The authors analyzed prospective, biennially updated data for a cohort of 39,352 US men from 1986 to 2002. The association of incident AAA diagnosis with alcohol consumption in grams per day was assessed at baseline and by using alcohol consumption data updated every 4 years, controlling for previously reported cardiovascular risk factors. During 576,374 person-years of follow-up, 376 newly diagnosed cases of AAA were demonstrated. After adjustment for other risk factors for AAA, including smoking, hypertension, and body mass index, alcohol consumption at baseline was independently associated with AAA diagnosis (p for trend = 0.03), with a maximum hazard ratio of 1.21 (95% confidence interval: 0.78, 1.87) for > or =30.0 g (approximately > or =2 standard drinks) of daily alcohol consumption. This association was stronger when the updated alcohol consumption data were assessed rather than simply baseline exposure (p for trend = 0.02); the hazard ratio for the highest level of intake (> or =30.0 g/day) was 1.65 (95% confidence interval: 1.03, 2.64). Small numbers limited analyses by beverage type, but liquor demonstrated the strongest positive association with AAA.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations103
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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