Lifetime-risk of alcohol-attributable mortality based on different levels of alcohol consumption in seven European countries : Implications for low-risk drinking guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Low-risk drinking guidelines are usually set by blue ribbon committees based on curves showing relative risk of different levels of alcohol use for key alcohol-attributable disease categories such as liver cirrhosis, stroke or various types of cancer. This approach has certain limitations, as there is no easy way to combine the various risk curves and even for a combined risk curve there is no clear threshold, as all summary risk curves for alcohol tend to increase monotonically after small quantities of consumption. Therefore the present report chose to base risk estimations on the (absolute) lifetime risk of dying, following an approach applied by the developers of the Australian low risk guidelines for alcohol consumption. The lifetime risk approach has three advantages: firstly, absolute risks are easier to understand and clearer to communicate. Secondly, there are already standards in many societies and internationally about acceptable lifetime risk, both for voluntary risk and for involuntary risk. Thirdly, it allows comparisons of lifetime risk of alcohol with other risk factors. This report presents calculations for lifetime absolute risk for various levels of drinking for seven European countries. \n \nThis report was produced for the National Institute for Health and Welfare, Finland, and arises from the Joint Action on Reducing Alcohol Related Harm (RARHA) which has received funding from the European Union, in the framework of the Health Programme (2008-2013)
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».