Alcohol consumption and mortality among Canadian drinkers: A national population‐based survival analysis (2000–2017)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Alcohol contributes significantly to global disease burden. Over 50 countries, including Canada, have established low-risk drinking guidelines to reduce alcohol-related harm. Canada's Guidance on Alcohol and Health (CGAH) was released in 2023. This study examines the relationship between weekly alcohol consumption, CGAH risk zones and mortality patterns among Canadian drinkers aged 15 and older. METHODS: A retrospective cohort study was conducted using data from three cycles of the national, population-based Canadian Community Health Survey (2000-2006) linked to mortality data up to 2017. The sample included 145,760 respondents aged 15 and older who reported alcohol consumption in the past week. Average weekly alcohol consumption was assessed using the Timeline Followback method (i.e., 7-day recall). Outcomes included all-cause mortality, alcohol-related mortality and mortality from conditions with an alcohol-attributable fraction ≥15%. RESULTS: Alcohol consumption was significantly positively associated with increased risks of all-cause (hazard ratio = 1.01, p < 0.001), alcohol-related (hazard ratio = 1.01, p = 0.001) and alcohol-attributable fraction-related mortality (hazard ratio = 1.02, p < 0.001). Each additional standard drink per week raised mortality risk, with women experiencing a greater increase in risk compared to men. DISCUSSION AND CONCLUSION: The findings support the CGAH recommendations, highlighting the importance of lower alcohol consumption limits to reduce health risks. Public health efforts should focus on increasing awareness and adherence to these guidelines, particularly among women who face greater mortality risks at higher consumption levels. Ongoing monitoring of alcohol consumption is critical for tracking and evaluating low-risk drinking guideline effectiveness in reducing alcohol-related harm.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».