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Enregistrement W3095671248 · doi:10.7895/ijadr.263

Alcohol consumption and incidence of prostate cancer among Chinese people: A systematic review and meta-analysis

2020· review· en· W3095671248 sur OpenAlexaffvenue
Jinhui Zhao, Di Gao, Yanhui Li, Tim Stockwell, Jun Ma

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Alcohol and Drug Research · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMedicineConfoundingProstate cancerIncidence (geometry)Relative riskCohort studyDemographyCohortCancerAlcohol consumptionOncologyInternal medicineConfidence intervalAlcohol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: Meta-analyses have suggested a dose-response relationship between level of alcohol use and risk of prostate cancer, but the populations in the included studies are predominantly Caucasian. Many Chinese language studies have not been included in published reviews and/or meta-analyses. The present meta–analysis accessed research reports in both English and Chinese language sources in order to investigate this relationship specifically among Chinese people. Methods: Searches in five large Chinese biomedical bibliographic databases were made for case–control and cohort studies of alcohol consumption and prostate cancer incidence and death (ICD–10: C61) up to May 2017. Studies were coded for design, outcome, drinker and non-drinkers, extent of control for confounding and other study characteristics. Mixed models were used to estimate relative risk (RR) of incidence or death from prostate cancer due to alcohol consumption with study level controls for designs, drinker bias and types of drinkers. Findings: A total of 415 studies were identified of which 25 (20 in Chinese from five Chinese databases and 5 in English from published meta-analyses) satisfied inclusion criteria providing 36 risk estimates of prostate cancer for drinkers versus non-drinkers. There was a total of 36 OR estimates; 27 using patients as controls and 9 using healthy people. Nine studies (14 OR estimates) specified reference abstainers as “never drank” or “no drinking”. Adjusted RR estimates indicated a significantly increased risk of prostate cancer among drinkers (RR=1.46, 95% CI: 1.40 – 1.52, t-test P<0.001) compared to non-drinkers. Dose-response relationships (t-test P<0.001) were evident in three studies that assessed level of alcohol intake. Conclusions: There is a significantly higher risk of prostate cancer incidence among Chinese drinkers than non-drinkers, with some evidence of a dose-response relationship. However, almost all the identified studies suffered from former and/or occasional drinker biases. Few studies had adequate measures of level of alcohol intake and further well-designed studies are required.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,041
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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