Patterns of Alcohol Consumption in the PURE Poland Cohort Study and Their Relationship with Health Problems
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Alcohol is a leading risk factor of premature morbidity and mortality. The objective of this study was to investigate the patterns of alcohol consumption in the PURE Poland cohort study baseline. (2) Methods: A Polish cohort was enrolled in the baseline study in 2007-2010. The study group consisted of 2021 adult participants of urban and rural areas from the Lower Silesia voivodeship in Poland (747 men and 1274 women). (3) Results: In the overall study population, 67.3% were current drinkers, 10.3% were former drinkers, and 22.4% were abstainers. Current use of alcohol products was more prevalent in men (77.2%), people living in urban areas (73.0%), and people with a higher level of education (78.0%). The percentage of current drinkers decreased with increasing age (from 73.4% in 30- to 44-year-olds to 48.8% in participants aged 64 and more). The majority of participants (89.2%) declared a low level of alcohol intake. The chance of high level of intake of alcohol was four times higher in men than in women (OR 4.17; CI 1.64-10.6). The majority of participants (54.6%) declared most frequent consumption of low-alcohol drinks (beer, wine) and 21% declared most frequent consumption of spirits. Current drinkers had almost 1.5-fold higher odds of diabetes and cardiovascular diseases (CVD) than never drinkers (OR 1.49, CI 1.03-2.17; OR 1.66, CI 1.27-2.18, respectively). Former drinkers had higher odds for hypertension and CVD than never drinkers (1.73, CI 1.05-2.85; OR 1.76, CI 1.22-2.53, respectively). (4) Conclusions: In our cohort study, we observed several socio-demographic factors differentiating the patterns of alcohol consumption. The preventive programs should focus predominantly on men, people aged <45 years, and those with a higher level of education.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».