Estimation of cancers caused by light to moderate alcohol consumption in the European Union
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research has identified alcohol to be an important risk factor for several types of cancers. This study estimates the number of incident cancers attributable to alcohol consumption in the European Union (EU) in 2017, with a special focus on those caused by light to moderate drinking levels. METHODS: The attributable-fraction methodology is used to estimate the number of new cancer cases in the year 2017 in the EU caused by alcohol use, and further examines those due to light to moderate drinking levels, defined here as alcohol consumption of <20 g of pure alcohol per day. RESULTS: Light to moderate drinking levels of alcohol caused almost 23 000 new cancer cases in the EU in 2017, and accounted for 13.3% of all alcohol-attributable cancers, and 2.3% of all cases of the seven alcohol-related cancer types. Almost half of these (∼11 000 cases) were female breast cancers. Also, more than a third of the cancer cases due to light to moderate drinking resulted from a light drinking level of <1 standard drink per day (total: 37%; women: 40%; men: 32%). CONCLUSIONS: Alcohol use, including light to moderate drinking, continues to cause considerable cancer burden, and efforts should be made to reduce this burden. In addition to the alcohol control policies suggested by the World Health Organization, public information campaigns and the placement of warning labels on alcohol containers advising of the cancer risk associated with alcohol use should be initiated to increase knowledge about the alcohol-cancer link.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».