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Enregistrement W2724971699 · doi:10.1097/cej.0000000000000403

Is there an association between trends in alcohol consumption and cancer mortality? Findings from a multicountry analysis

2017· article· en· W2724971699 sur OpenAlexafffund
Naomi Schwartz, Diane Nishri, Sandrene Chin Cheong, Norman Giesbrecht, Julie Klein-Geltink

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cancer Prevention · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesCentre for Addiction and Mental HealthCancer Care Ontario
Mots-clésPer capitaMedicineEnvironmental healthAlcohol consumptionAlcoholConsumption (sociology)DemographyBladder cancerCancerMortality rateSurgeryPopulationInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this analysis is to examine long-term trends in alcohol consumption and associations with lagged data on specific types of cancer mortality, and indicate policy implications. Data on per capita annual sales of pure alcohol; mortality for three alcohol-related cancers - larynx, esophageal, and lip, oral cavity, and pharynx; and per capita consumption of tobacco products were extracted at the country level. The Unobservable Components Model was used for this time-series analysis to examine the temporal association between alcohol consumption and cancer mortality, using lagged data, from 17 countries. Statistically significant associations were observed between alcohol sales and cancer mortality, in the majority of countries examined, which remained after controlling for tobacco use (P<0.05). Significant associations were observed in countries with increasing, decreasing, or stable trends in alcohol consumption and corresponding lagged trends in alcohol-related cancer mortality. Curtailing overall consumption has potential benefits in reducing a number of harms from alcohol, including cancer mortality. Future research and surveillance are needed to investigate, monitor, and quantify the impact of alcohol control policies on trends in cancer mortality.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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