Harmonization of alcohol use data and mortality across a multi‐national <scp>HIV</scp> cohort collaboration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol use is measured in diverse ways across settings. Harmonization of measures is necessary to assess effects of alcohol use in multi-cohort collaborations, such as studies of people with HIV (PWH). METHODS: Data were combined from 14 HIV cohort studies (nine European, five North American) participating in the Antiretroviral Therapy Cohort Collaboration. We analyzed data on adult PWH with measured alcohol use at any time from 6 months before starting antiretroviral therapy. Five cohorts measured alcohol use with AUDIT-C and others used cohort-specific measures. We harmonized alcohol use as grams/day, calculated using country-level definitions of a standard drink. For Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT-C), we used Items 1 (frequency) and 2 (number of drinks on a typical day). Where alcohol was measured in categories, we used the mid-point to calculate grams/day. We used multivariable Cox models to estimate associations of alcohol use with mortality. RESULTS: Alcohol use data were available for 83,424 PWH, 22,447 (27%) had AUDIT-C measures and 60,977 (73%) recorded the number of drinks/units per week/day. Of the sample, 19,150 (23%) were female, 54,006 (65%) had White ethnicity, and median age was 42 years. Median alcohol use was 0.3 g/day (interquartile range [IQR] 0-4.8) and 0 g/day (IQR 0-20) for those with and without AUDIT-C. There was a J-shaped relationship between grams/day and mortality, with higher mortality for PWH reporting no alcohol use (adjusted hazard ratio [aHR] 1.46; 95% CI: 1.23-1.72) and heavier (>61.0 g/day) alcohol use (aHR 1.92; 1.41-2.59) compared with 0.1-5.5 g/day among those with AUDIT-C measures. Associations were similar among those with non-AUDIT-C measures. CONCLUSIONS: Grams/day is a useful metric to harmonize diverse measures of alcohol use. Magnitudes of associations of alcohol use with mortality may differ by setting and measurement method. Higher mortality among those with heavier alcohol use strengthens the case for interventions to reduce drinking.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».