Alcohol consumption and non‐communicable diseases: epidemiology and policy implications
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This paper summarizes the relationships between different patterns of alcohol consumption and various on non-communicable disease (NCD) outcomes and estimates the percentage of NCD burden that is attributable to alcohol. METHODS: A narrative review, based on published meta-analyses of alcohol consumption-disease relations, together with an examination of the Comparative Risk Assessment estimates applied to the latest available revision of Global Burden of Disease study. RESULTS: Alcohol is causally linked (to varying degrees) to eight different cancers, with the risk increasing with the volume consumed. Similarly, alcohol use is related detrimentally to many cardiovascular outcomes, including hypertension, haemorrhagic stroke and atrial fibrillation. For other cardiovascular outcomes the relationship is more complex. Alcohol is furthermore linked to various forms of liver disease (particularly with fatty liver, alcoholic hepatitis and cirrhosis) and pancreatitis. For diabetes the relationship is also complex. Conservatively, of the global NCD-related burden of deaths, net years of life lost (YLL) and net disability adjusted life years (DALYs), 3.4%, 5.0% and 2.4%, respectively, can be attributed to alcohol consumption, with the burden being particularly high for cancer and liver cirrhosis. This burden is especially pronounced in countries of the former Soviet Union. CONCLUSIONS: There is a strong link between alcohol and non-communicable diseases, particularly cancer, cardiovascular disease, liver disease, pancreatitis and diabetes, and these findings support calls by the World Health Organization to implement evidence-based strategies to reduce harmful use of alcohol.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».