Global, regional, and national cancer deaths and disability‐adjusted life‐years (DALYs) attributable to alcohol consumption in 204 countries and territories, 1990‐2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol consumption is a risk factor for a number of communicable and non-communicable diseases, including several types of cancer. This article reports the burden of cancers attributable to alcohol consumption by age, sex, location, sociodemographic index (SDI), and cancer type from 1990 to 2019. METHODS: The Comparative Risk Assessment approach was used in the 2019 Global Burden of Disease study to report the burden of cancers attributable to alcohol consumption between 1990 and 2019. RESULTS: In 2019, there were globally an estimated 494.7 thousand cancer deaths (95% uncertainty interval [UI], 439.7 to 554.1) and 13.0 million cancer disability-adjusted life-years (DALYs; 95% UI, 11.6 to 14.5) that were attributable to alcohol consumption. The alcohol-attributable DALYs were much higher in men (10.5 million; 95% UI, 9.2 to 11.8) than women (2.5 million; 95% UI, 2.2 to 2.9). The global age-standardized death and DALY rates of cancers attributable to alcohol decreased by 14.7% (95% UI, 6.4% to 23%) and 18.1% (95% UI, 9.2% to 26.5%), respectively, over the study period. Central Europe had the highest age-standardized death rates that were attributable to alcohol consumption(10.3; 95% UI, 8.7 to12.0). Moreover, there was an overall positive association between SDI and the regional age-standardized DALY rate for alcohol-attributable cancers. CONCLUSIONS: Despite decreases in age-standardized deaths and DALYs, substantial numbers of cancer deaths and DALYs are still attributable to alcohol consumption. Because there is a higher burden in males, the elderly, and developed regions (based on SDI), these groups and regions should be prioritized in any prevention programs.
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 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 ».