Associations of alcohol consumption with chronic diseases, lifestyle behaviors and socioeconomic-demographic characteristics in India
Notice bibliographique
Résumé
Aims: The objective of the present study was to analyse self-reported and measured chronic diseases and their association with alcohol consumption. Furthermore, the study examined the intensity and patterns of alcohol consumption by lifestyle and socio-demographic characteristics among respondents with chronic diseases.Methods: Secondary data were analysed from the Study on Global AGEing and Adult Health (SAGE), Wave 1 (2007–08), covering respondents aged 18 and older (10,914) in India. Chronic diseases, namely chronic obstructive pulmonary disease (COPD), hypertension, asthma, depression and angina were self-reported as diagnoses and measured using validated epidemiological tools. A multivariable adjusted logistic regression model was used to analyze the association of quantity of alcohol consumed and patterns of alcohol consumption with chronic diseases. A multinomial multivariable regression model was used to examine the risk ratio between alcohol consumption and each lifestyle characteristic among the diseased population.Results: About 17.0% (1,432/10,914) of the population consumed alcohol. At 18.0% (1,967/10,914), the prevalence of self-reported chronic diseases was lower than measured chronic diseases (37.5%; 4091/10,914). Moderate drinking was associated with self-reported hypertension (OR = 1.68; 95% CI = 1.10, 2.55) and measured hypertension (OR = 1.67; 95% CI = 1.16, 2.42). Consumption of three or more alcoholic drinks per session was associated with self-reported depression (OR = 2.68; 95% CI = 1.32, 5.45). Alcohol consumption of more than three drinks per session was associated with vigorous physical activity (RRR = 3.57; 95% CI = 1.25, 10.23). Heavy drinking was associated with the risk of having a body mass index in the overweight range (RRR = 2.29; 95% CI = 1.17, 4.47).Conclusions: The study findings demonstrate that alcohol is a risk factor for hypertension, self-reported depression and being overweight, with these associations varying with the amount of alcohol consumed. A coordinated, targeted multisectoral approach is needed to improve knowledge and awareness of the harmful effects of alcohol consumption and to strengthen alcohol use control policies in India.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».