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Enregistrement W2618998586 · doi:10.1186/s12963-017-0137-1

Quantifying the global contribution of alcohol consumption to cardiomyopathy

2017· article· en· W2618998586 sur OpenAlexaff
Jakob Manthey, Sameer Imtiaz, Maria Neufeld, Margaret Rylett, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevuePopulation Health Metrics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthMental Health Research CanadaCanada Research ChairsPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidemiologyDemographyPopulationPer capitaAlcoholic liver diseaseMortality rateAlcoholLogistic regressionAlcoholic cardiomyopathyAlcohol consumptionEnvironmental healthInternal medicineCardiomyopathyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The global impact of alcohol consumption on deaths due to cardiomyopathy (CM) has not been quantified to date, even though CM contains a subcategory for alcoholic CM with an effect of heavy drinking over time as the postulated underlying causal mechanism. In this feasibility study, a model to estimate the alcohol-attributable fraction (AAF) of CM deaths based on alcohol exposure measures is proposed. METHODS: A two-step model was developed based on aggregate-level data from 95 countries, including the most populous (data from 2013 or last available year). First, the crude mortality rate of alcoholic CM per 1,000,000 adults was predicted using a negative binomial regression based on prevalence of alcohol use disorders (AUD) and adult alcohol per capita consumption (APC) (n = 52 countries). Second, the proportion of alcoholic CM among all CM deaths (i.e., AAF) was predicted using a fractional response probit regression with alcoholic CM crude mortality rate (from Step 1), AUD prevalence, APC per drinker, and Global Burden of Disease region as predictions. Additional models repeated these steps by sex and for the wider Global Burden of Disease study definition of CM. RESULTS: There were strong correlations (>0.9) between the crude mortality rate of alcoholic CM and the AAFs, supporting the modeling strategy. In the first step, the population-weighted mean crude mortality rate was estimated at 8.4 alcoholic CM deaths per 1,000,000 (95% CI: 7.4-9.3). In the second step, the global AAFs were estimated at 6.9% (95% CI: 5.4-8.4%). Sex-specific figures suggested a lower AAF among females (2.9%, 95% CI: 2.3-3.4%) as compared to males (8.9%, 95% CI: 7.0-10.7%). Larger deviations between observed and predicted AAFs were found in Eastern Europe and Central Asia. CONCLUSIONS: The model proposed promises to fill the gap to include AAFs for CM into comparative risk assessments in the future. These predictions likely will be underestimates because of the stigma involved in all fully alcohol-attributable conditions and subsequent problems in coding of alcoholic CM deaths.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,304
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,195 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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