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Enregistrement W4286480273 · doi:10.5334/gh.1132

The Impact of Alcohol Consumption on Cardiovascular Health: Myths and Measures

2022· article· en· W4286480273 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGlobal Heart · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensHeart and Stroke Foundation
Organismes subventionnairesWorld Heart Federation
Mots-clésMedicineAlcoholic cardiomyopathyEnvironmental healthDiseasePublic healthAlcoholHeart diseaseAlcohol abuseCardiomyopathyHeart failurePsychiatryCardiologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past several decades, the prevalence of cardiovascular disease (CVD) has nearly doubled, and alcohol has played a major role in the incidence of much of it. Alcohol has also been attributed in deaths due to infectious diseases, intentional and unintentional injuries, digestive diseases, and several other non-communicable diseases, including cancer. The economic costs of alcohol-associated health outcomes are significant at the individual as well as the country level. Risks due to alcohol consumption increase for most cardiovascular diseases, including hypertensive heart disease, cardiomyopathy, atrial fibrillation and flutter, and stroke. The widespread message for over 30 years has been to promote the myth that alcohol prolongs life, chiefly by reducing the risk of coronary heart disease (CHD). Lack of universal advice and stringent policy measures have contributed towards increased uptake and easy availability of alcohol. The WHO has called for a 10% relative reduction in the harmful use of alcohol between 2013-2025. However, lack of investment in proven alcohol control strategies, as well as persistence of misinformation and industry interference, have hindered the efforts of public health professionals to make sufficient progress in reducing alcohol related harms and death.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,303 · 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