Educational attainment as a potential effect modifier of alcohol use and 100% alcohol‐attributable mortality in the United States—A longitudinal analysis of mortality linked survey data from 1997 to 2018
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To measure effects between educational attainment and alcohol use as a driver of unequal alcohol-attributable mortality. DESIGN: Nation-wide cohort study using a longitudinal design, linking data from the 1997-2018 National Health Interview Survey to mortality data of the National Death Index in 2019. The study has an average follow-up time of 10.7 years (SD = 6.4). SETTING: United States. PARTICIPANTS: Nationally representative sample of adults aged 25 years and older. MEASUREMENTS: The outcome was time to 100% alcohol-attributable mortality, censored or last presumed alive by 31 December 2019. Socioeconomic status was operationalized via educational attainment; alcohol use was self-reported and operationalized using a categorical measure with lifetime abstainers as reference category. FINDINGS: Of a total of 562 632 adults, 901 (635 men and 266 women) died during follow-up from a 100% alcohol-attributable cause of death [15 per 100 000 person years (PY)]. We found a strong interaction effect between low education and Category III alcohol use (>60 g and >40 g per day for men and women, respectively), which was of additive nature as shown by the Aalen's additive hazards model, with 83.68 additional deaths per 100 000 PY (95% confidence interval = 16.48-150.87) found in individuals with low education with Category III drinking compared with a situation when there was no interaction between the two risk factors. A large and statistically significant relative excess risk due to interaction (RERI) of 32.05 from the Cox model supported the interaction. For individuals with low education, the risk associated with Category III drinking was double that for those with high education. CONCLUSIONS: In the United States, people with combined low education and high alcohol consumption (>60 g/day for men, >40 g/day for women) appear to have a higher risk of 100% alcohol-attributable mortality compared with other combinations of educational attainment and 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».