Alcohol consumption and risk of dementia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the relationship between alcohol consumption and the incidence of dementia. METHOD: We will conduct a systematic search without language and year restrictions to identify all relevant published studies. The following electronic databases will be searched: PubMed, EMBASE, the Cochrane Library, Chinese BioMedical Literature Database (CBM) and China National Knowledge Infrastructure (CNKI), VIP, Wan-Fang. Cohort studies published in Chinese or English are considered for inclusion. Two authors will independently select studies base on inclusion criteria, extract data and assess the quality of included studies using the Newcastle-Ottawa Scale, the Grades of Recommendation, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) system will be used to quantify absolute effects and quality of evidence. Any disagreement will be resolved by consensus. We will use the hazard ratio (HR) as the effect indicator, piecewise linear regression model and restricted cubic spline model will be used for linear and nonlinear trend estimation, respectively. REGISTRATION: The dose-response meta-analysis is registered in the PROSPERO (CRD42019127367) international prospective register of systematic review. DISCUSSION: In the previous related dose-response meta-analysis studies, there were some limitations: on the 1 hand, the sex was not taken into account. On the other hand, relative risk (RR) is not the best effect indicator for time-to-event data, but compare with RR, HR is much better. This study intends to use HR as the effect indicator to explore the dose-response relationship and the sex difference between alcohol intake and dementia. Accurate alcohol drinking data can provide high-quality evidence for the prevention of dementia.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».