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Enregistrement W3033630077 · doi:10.1016/s2468-2667(20)30052-9

The role of alcohol use and drinking patterns in socioeconomic inequalities in mortality: a systematic review

2020· review· en· W3033630077 sur OpenAlexafffundabout
Charlotte Probst, Carolin Kilian, Sherald Sanchez, Shannon Lange, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Public Health · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesInstitute of Neurosciences, Mental Health and AddictionNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchField Neurosciences Institute
Mots-clésSocioeconomic statusEnvironmental healthMedicineDemographySociologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Individuals with low socioeconomic status (SES) experience disproportionately greater alcohol-attributable health harm than individuals with high SES from similar or lower amounts of alcohol consumption. Our aim was to provide an update of the current evidence for the role of alcohol use and drinking patterns in socioeconomic inequalities in mortality, as well as the effect modification or interaction effects between SES and alcohol use, as two potential explanations of this so-called alcohol-harm paradox. METHODS: We did a systematic review, searching Embase, Medline, PsycINFO, and Web of Science (published between Jan 1, 2013, and June 30, 2019) for studies reporting alcohol consumption, SES, and mortality. Observational, quantitative studies of the general adult population (aged ≥15 years) with a longitudinal study design were included. Two outcome measures were extracted: first, the proportion of socioeconomic inequalities in mortality explained by alcohol use; and second, the effect modification or interaction between SES and alcohol use regarding mortality risks. This study is registered with PROSPERO (CRD42019140279). FINDINGS: Of 1941 records identified, ten met the inclusion criteria. The included studies contained more than 400 000 adults, more than 30 000 deaths from all causes, and more than 3000 100% alcohol-attributable events. Alcohol use explained up to 27% of the socioeconomic inequalities in mortality. The proportion of socioeconomic inequalities explained systematically differed by drinking pattern, with heavy episodic drinking having a potentially significant explanatory value. Although scarce, there was some evidence of effect modification or interaction between SES and alcohol use. INTERPRETATION: To reduce socioeconomic inequalities in mortality, addressing heavy episodic drinking in particular, rather than alcohol use in general, is worth exploring as a public health strategy. FUNDING: Canadian Institutes of Health Research.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,008
Bibliométrie0,0110,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,251
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,158 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations279
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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