Global burden of cancer in 2020 attributable to alcohol consumption: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol use is causally linked to multiple cancers. We present global, regional, and national estimates of alcohol-attributable cancer burden in 2020 to inform alcohol policy and cancer control across different settings globally. METHODS: In this population-based study, population attributable fractions (PAFs) calculated using a theoretical minimum-risk exposure of lifetime abstention and 2010 alcohol consumption estimates from the Global Information System on Alcohol and Health (assuming a 10-year latency period between alcohol consumption and cancer diagnosis), combined with corresponding relative risk estimates from systematic literature reviews as part of the WCRF Continuous Update Project, were applied to cancer incidence data from GLOBOCAN 2020 to estimate new cancer cases attributable to alcohol. We also calculated the contribution of moderate (<20 g per day), risky (20-60 g per day), and heavy (>60 g per day) drinking to the total alcohol-attributable cancer burden, as well as the contribution by 10 g per day increment (up to a maximum of 150 g). 95% uncertainty intervals (UIs) were estimated using a Monte Carlo-like approach. FINDINGS: Globally, an estimated 741 300 (95% UI 558 500-951 200), or 4·1% (3·1-5·3), of all new cases of cancer in 2020 were attributable to alcohol consumption. Males accounted for 568 700 (76·7%; 95% UI 422 500-731 100) of total alcohol-attributable cancer cases, and cancers of the oesophagus (189 700 cases [110 900-274 600]), liver (154 700 cases [43 700-281 500]), and breast (98 300 cases [68 200-130 500]) contributed the most cases. PAFs were lowest in northern Africa (0·3% [95% UI 0·1-3·3]) and western Asia (0·7% [0·5-1·2]), and highest in eastern Asia (5·7% [3·6-7·9]) and central and eastern Europe (5·6% [4·6-6·6]). The largest burden of alcohol-attributable cancers was represented by heavy drinking (346 400 [46·7%; 95% UI 227 900-489 400] cases) and risky drinking (291 800 [39·4%; 227 700-333 100] cases), whereas moderate drinking contributed 103 100 (13·9%; 82 600-207 200) cases, and drinking up to 10 g per day contributed 41 300 (35 400-145 800) cases. INTERPRETATION: Our findings highlight the need for effective policy and interventions to increase awareness of cancer risks associated with alcohol use and decrease overall alcohol consumption to prevent the burden of alcohol-attributable cancers. FUNDING: None.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».