The protective effect of alcohol consumption on the incidence of cardiovascular diseases: is it real? A systematic review and meta-analysis of studies conducted in community settings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This study investigated the dose-response relationship between alcohol consumption and CVD incidence, conducting a meta-analysis of studies focusing on residents from local communities. Further, we examined whether light to moderate alcohol consumption had a protective effect on CVD incidence through a sub-group analysis. Methods This study conducted a meta-analysis of the relationship between alcohol consumption and CVD incidence, selecting journals published up to December 2017. The alcohol consumption level was classified into non-consumers, light (0.01–10.0 g/day), light to moderate (10.1–20.0 g/day), moderate (20.1–40.0 g/day), moderate to high (40.1–60.0 g/day), and high (> 60.0 g/day) groups. The sub-group analysis was conducted according to the number of comorbidities and age. Results Seven articles were selected in total for the meta-analysis. The mean Newcastle-Ottawa scale score was 8.14 points, suggesting studies were of high quality. There was a J-shaped dose-response relationship between alcohol consumption level and CVD incidence only in men. In general, light to moderate and moderate consumption lowered CVD incidence (Relative risk (RR) [95% confidence interval (CI)] was 0.68 [0.57–0.81] and 0.72 [0.58–0.90], respectively). In men with 3–4 comorbidities, there were no protective effects of light to moderate and moderate consumption on CVD incidence. In either groups of only men or men and women there were protective effects of light to moderate and moderate consumption on CVD incidence only in those aged between 41 and 65. Discussion We found that light to moderate and moderate alcohol consumption had a protective effect on CVD incidence, there was no protective effect either in those with at least three comorbidities or people aged 40 or younger. Conclusions We conclude that not all local community residents experience a protective effect of light to moderate consumption on CVD incidence. As such, it is necessary to recommend a moderate amount of drinking or less for each individual.
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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 | 0,024 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».