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Enregistrement W4206469684 · doi:10.24124/2020/59088

A cross-sectional analysis of alcohol consumption, sex, and the odds of Alzheimer's disease and other dementias in the community-dwelling Canadian population

2020· dissertation· en· W4206469684 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Tippett

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaBinge drinkingMedicineDemographyLogistic regressionOdds ratioPopulationCross-sectional studyGerontologyOddsDiseaseNeurocognitiveEnvironmental healthPsychiatryPoison controlInjury preventionCognitionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The prevalence of Alzheimer’s disease (AD) and other dementias is perpetually increasing in Canada and worldwide with the aging baby boomer population. It is, therefore, important to identify risk factors for these major neurocognitive disorders, such as alcohol consumption, to mitigate the future burden on caregivers and the economy. The purpose of this study was to replicate previous research regarding the dose-response relationship between alcohol consumption and the odds of currently having AD or another dementia. The possibility of a sex effect moderating this relationship was also explored. Participants: Data were obtained for respondents to the combined 2015/16 cycles of the Canadian Community Health Survey who were aged 41 years or older at the time of the survey’s conduction (nweighted = 16,715,618). Methods: Logistic regression was used to crossectionally assess the relationship between various time- and frequency-related alcohol consumption exposures to outcome dementia status, while controlling for a number of demographic and risk factor variables. Results: A sex effect was identified for drinking at an average frequency of four to six times per week over the past year (p = 0.019, 95% CI: 0.03, 0.73) where women (ORw = 0.13) were more protected against currently having AD or dementia than men (ORm = 0.89) when compared to alcohol abstainers. Binge drinking two to three times per month (OR = 0.19, p = 0.015, 95% CI: 0.05, 0.73) and more than once per week over the past year (OR = 0.16, p = 0.007, 95% CI: 0.04, 0.61) significantly lessened the odds of currently having AD or dementia when compared against alcohol abstainers. A sex effect was present for those who were classified as very heavy drinkers (♂: 6+ drinks/day, ♀: 4+ drinks/day) over the past week (p = 0.018, 95% CI: 1.14, 39.41) where alcohol was protective against currently having AD or dementia in men (ORm = 0.29) and alcohol was a risk factor for currently having AD or dementia in women (ORw = 2.15) when both were referenced with alcohol abstainers. Conclusions: With the exception of very heavy drinker women, drinking alcohol was associated with a reduced likelihood of currently having AD or dementia and sex effects were identified for drinking at a moderate frequency over the past year and very heavy drinkers. However, these results should be interpreted with caution due to the possibility of selection, sparse data, and abstainer biases as well as misclassification error. The primary implication of this research is to inform future studies that a more thorough exploration of a sex effect influencing the relationship between alcohol consumption and having AD or dementia is warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
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