Are there non-linear relationships between alcohol consumption and long-term health?: a systematic review of observational studies employing approaches to improve causal inference
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research has long found 'J-shaped' relationships between alcohol consumption and certain health outcomes, indicating a protective effect of moderate consumption. However, methodological limitations in most studies hinder causal inference. This review aimed to identify all observational studies employing improved approaches to mitigate confounding in characterizing alcohol-long-term health relationships, and to qualitatively synthesize their findings. METHODS: Eligible studies met the above description, were longitudinal (with pre-defined exceptions), discretized alcohol consumption, and were conducted with human populations. MEDLINE, PsycINFO, Embase and SCOPUS were searched in May 2020, yielding 16 published manuscripts reporting on cancer, diabetes, dementia, mental health, cardiovascular health, mortality, HIV seroconversion, and musculoskeletal health. Risk of bias of cohort studies was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale, and a recently developed tool was used for Mendelian Randomization studies. RESULTS: A variety of functional forms were found, including reverse J/J-shaped relationships for prostate cancer and related mortality, dementia risk, mental health, and certain lipids. However, most outcomes were only evaluated by a single study, and few studies provided information on the role of alcohol consumption pattern. CONCLUSIONS: More research employing enhanced causal inference methods is urgently required to accurately characterize alcohol-long-term health relationships. Those studies that have been conducted find a variety of linear and non-linear functional forms, with results tending to be discrepant even within specific health outcomes. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO registration number CRD42020185861.
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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 | 0,080 | 0,270 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».