Association of alcohol use disorder on alcohol‐related cancers, diabetes, ischemic heart disease and death: a population‐based, matched cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: High-risk alcohol consumption is associated with compromised health. This study aimed to compare the incidence of alcohol-related cancers, diabetes, ischemic heart disease (IHD) and mortality between those with and without an indication of alcohol use disorder (AUD). DESIGN: Retrospective, population-based, matched cohort study using data from the Manitoba Population Research Data Repository. Rates were modeled using generalized linear models with either negative binomial distribution or Poisson distribution and a log offset of person-years to account for each person's time to follow-up. SETTING: Manitoba, Canada. PARTICIPANTS: Individuals aged ≥ 12 years with a first indication of AUD (index date) between 1 April 1990 and 31 March 2015 were matched to five controls based on age, sex and geographical region at index. This study included 53 410 individuals with AUD and 264 857 matched controls. MEASUREMENTS: Adjusted rate ratios (aRR) and 95% confidence intervals (CI) were determined for each outcome from 5 years prior to and 20 years after AUD detection. FINDINGS: Alcohol-related cancers (aRR = 4.85, 95% CI = 3.88-6.07 and aRR = 1.85, 95% CI = 1.35-2.53 for men and women, respectively), diabetes (aRR = 1.74, 95% CI = 1.50-2.02 and aRR = 2.43, 95% CI = 2.20-2.68) and IHD (aRR = 3.59, 95% CI = 3.31-3.90 and aRR = 2.92, 95% CI = 2.50-3.41) peaked in the 1 year prior to index for those with AUD compared with matched controls. All-cause mortality (aRR = 3.31, 95% CI = 3.09-3.55 and aRR =3.61, 95% CI = 3.21-4.04) was highest in the year of index and remained higher among cases compared with controls throughout the 20-year follow-up. CONCLUSION: People with alcohol use disorder appear to have higher rates of adverse health outcomes in the year before alcohol use disorder recognition, and death at the time of alcohol use disorder recognition, compared with matched controls.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».