Does physical activity moderate the association between alcohol drinking and all-cause, cancer and cardiovascular diseases mortality? A pooled analysis of eight British population cohorts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine whether physical activity (PA) moderates the association between alcohol intake and all-cause mortality, cancer mortality and cardiovascular diseases (CVDs) mortality. DESIGN: Prospective study using 8 British population-based surveys, each linked to cause-specific mortality: Health Survey for England (1994, 1998, 1999, 2003, 2004 and 2006) and Scottish Health Survey (1998 and 2003). PARTICIPANTS: 36 370 men and women aged 40 years and over were included with a corresponding 5735 deaths and a mean of 353 049 person-years of follow-up. EXPOSURES: 6 sex-specific categories of alcohol intake (UK units/week) were defined: (1) never drunk; (2) ex-drinkers; (3) occasional drinkers; (4) within guidelines (<14 (women); <21 (men)); (5) hazardous (14-35 (women); 21-49 (men)) and (6) harmful (>35 (women) >49 (men)). PA was categorised as inactive (≤7 MET-hour/week), active at the lower (>7.5 MET-hour/week) and upper (>15 MET-hour/week) of recommended levels. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Cox proportional-hazard models were used to examine associations between alcohol consumption and all-cause, cancer and CVD mortality risk after adjusting for several confounders. Stratified analyses were performed to evaluate mortality risks within each PA stratum. RESULTS: We found a direct association between alcohol consumption and cancer mortality risk starting from drinking within guidelines (HR (95% CI) hazardous drinking: 1.40 (1.11 to 1.78)). Stratified analyses showed that the association between alcohol intake and mortality risk was attenuated (all-cause) or nearly nullified (cancer) among individuals who met the PA recommendations (HR (95% CI)). CONCLUSIONS: Meeting the current PA public health recommendations offsets some of the cancer and all-cause mortality risk associated with alcohol drinking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».