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Enregistrement W2427084525 · doi:10.1111/add.13451

Selection biases in observational studies affect associations between ‘moderate’ alcohol consumption and mortality

2016· review· en· W2427084525 sur OpenAlexaff
Timothy S. Naimi, Tim Stockwell, Jinhui Zhao, Ziming Xuan, Frida Dangardt, R Saitz, Wenbin Liang, Tanya Chikritzhs

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of Health
Mots-clésObservational studyConsumption (sociology)Selection biasAffect (linguistics)Alcohol consumptionSelection (genetic algorithm)Environmental healthMedicineAlcoholVolume (thermodynamics)Effect modificationDemographyPsychologyInternal medicineBiologyPathologyComputer scienceConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selection biases may lead to systematic overestimate of protective effects from 'moderate' alcohol consumption. Overall, most sources of selection bias favor low-volume drinkers in relation to non-drinkers. Studies that attempt to address these types of bias generally find attenuated or non-significant relationships between low-volume alcohol consumption and cardiovascular disease, which is the major source of possible protective effects on mortality from low-volume consumption. Furthermore, observed mortality effects among established low-volume consumers are of limited relevance to health-related decisions about whether to initiate consumption or to continue drinking purposefully into old age. Short of randomized trials with mortality end-points, there are a number of approaches that can minimize selection bias involving low-volume alcohol consumption.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,091
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,220
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0910,220
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,590
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,056 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations193
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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