Association Between Alcohol Consumption and Risk of Nasopharyngeal Carcinoma: A Comprehensive Meta‐Analysis of Epidemiological Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol consumption is increasing all over the world, but whether it is an independent factor affecting the occurrence of nasopharyngeal carcinoma (NPC) is inconsistent in many studies. We aimed to explore the association between alcohol consumption and NPC risk by integrating existing evidence in a meta-analysis. METHODS: We searched for relevant articles published up to August 2018 in PubMed, Cochrane Library, Web of Science, and China National Knowledge infrastructure (CNKI). The Newcastle-Ottawa scale was used to assess the quality of the included studies. Odds ratios (ORs) or relative risks were pooled to estimate the associations between alcohol consumption and NPC risk. RESULTS: The meta-analysis of cohort studies showed no significant association between alcohol consumption and NPC, but pooled results from case-control studies indicated that ever drinking increased the probability of NPC versus nondrinking (OR = 1.10; 95% confidence interval [CI]: 1.01, 1.19). As compared with nondrinkers, high-frequency drinking (≥7 times/wk) increased the NPC probability (OR = 1.29; 95% CI: 1.05, 1.53) and low-frequency drinking (<7 times/wk) decreased the probability (OR = 0.77; 95% CI: 0.60, 0.94), as did shorter duration of drinking (<20 years) (OR = 0.64; 95% CI: 0.49, 0.79). On subgroup analyses, significant pooled results were observed for studies with high quality, with hospital-based controls and with adjustment for confounding factors, smoking, age, and sex. CONCLUSIONS: The risk of NPC may increase with alcohol consumption. Ever drinking increased the risk versus nondrinking. Additionally, high-frequency drinking increased the risk, but low-frequency drinking decreased it to some extent. Further intensive studies based on well-designed methods are needed to examine the association.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».