Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT) and mortality risk: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We summarise the evidence for an association between screening scores from the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT) and all-cause mortality. METHODS: Using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines, prospective cohort studies reporting all-cause mortality risk by AUDIT scores (complete AUDIT-10 or AUDIT-C) were identified through MEDLINE, Embase, PubMed and Web of Science up to September 2016. Risk estimates were pooled using random effects meta-analyses. RESULTS: Seven observational studies with 18 920 observed deaths among 309 991 participants were identified. At-risk drinking (ie, hazardous/harmful consumption, AUDIT-10 ≥8 and AUDIT-C ≥4) was associated with elevated mortality risk after 2-10 years of follow-up (pooled relative risk (RR)=1.24, 95% CI 1.12 to 1.37) compared with moderate drinking (AUDIT-10=1-7, AUDIT-C=1-3). Compared to past year abstainers (AUDIT=0), moderate drinkers had a lower mortality risk (RR=0.75, 95% CI 0.71 to 0.79) in US Veterans and a similar mortality risk (RR=0.99, 95% CI 0.72 to 1.38) in population-based studies. Most data came from studies among Veterans using the short AUDIT-C in men and showed a dose-response relationship (RR=1.04, 95% CI 1.04 to 1.05 for each AUDIT-C score among drinkers). Data for women and young adults were scarce. CONCLUSION: AUDIT screening scores were associated with mortality risk. The association was differential depending on the population examined, which may be related to prevalence of former drinkers among current abstainers. Due to heterogeneity between studies and the small number of populations examined, generalisability may be limited.
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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 | 0,014 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».