MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2541740194 · doi:10.1186/s13011-016-0081-2

A narrative review of alcohol consumption as a risk factor for global burden of disease

2016· review· en· W2541740194 sur OpenAlex
Jürgen Rehm, Sameer Imtiaz

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSubstance Abuse Treatment Prevention and Policy · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensMental Health Research CanadaCanada Research ChairsPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismWorld Health Organization
Mots-clésConsumption (sociology)Environmental healthPublic healthHealth psychologyCausality (physics)Alcohol consumptionRisk factorBurden of diseaseDiseaseNarrative reviewMedicineDisease burdenRisk analysis (engineering)Public economicsAlcoholEconomicsIntensive care medicineSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the original Comparative Risk Assessment (CRA) for alcohol consumption as part of the Global Burden of Disease Study for 1990, there had been regular updates of CRAs for alcohol from the World Health Organization and/or the Institute for Health Metrics and Evaluation. These studies have become more and more refined with respect to establishing causality between dimensions of alcohol consumption and different disease and mortality (cause of death) outcomes, refining risk relations, and improving the methodology for estimating exposure and alcohol-attributable burden. The present review will give an overview on the main results of the CRAs with respect to alcohol consumption as a risk factor, sketch out new trends and developments, and draw implications for future research and policy.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,353 · 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