Dose-Response Relationship Between Alcohol Consumption and Gout Risk: Do Subtypes of Alcoholic Beverages Make a Difference?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although previous studies have explored the association of drinking with gout risk, we sought to explore the dose-response relationship and the evidence between subtypes of alcoholic beverages and gout risk. METHODS: The weekly alcoholic beverage consumption of patients in the UK Biobank was collected and calculated. The Cox regression model was applied to assess the effects of drinking alcohol in general and its subtypes on gout risk by calculating the hazard ratio (HR) and 95% CIs. Additionally, the restricted cubic splines were used to estimate the dose-response relationship between alcohol consumption and gout risk. To evaluate the robustness, we performed subgroup analysis across various demographic characteristics. RESULTS: = 0.01), whereas there was no significant association in male individuals. Moreover, the dose-response relationship showed that drinking light red wine and fortified wine could reduce the gout risk, whereas beer or cider, champagne or white wine, and spirits increased the gout risk at any dose. CONCLUSION: Our study suggested a J-shaped dose-response relationship between drinking and gout risk in female individuals, but not in male individuals. For specific alcoholic beverages, light consumption of red wine and fortified wine was associated with reduced gout risk. These findings offer new insights into the roles of alcoholic beverages in gout incidence risk, although further validation is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».