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Enregistrement W7064171821

The Association of Alcohol Use and Fruit and Vegetable Consumption with Cataracts among Adults: Results from the Longitudinal Canadian National Population Health Survey (NPHS)

2021· article· en· W7064171821 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesPeople's Government of Jilin Province
Mots-clésCataractsPopulationCohort studyIncidence (geometry)Consumption (sociology)CohortPopulation healthProportional hazards model
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cataracts are the leading cause of blindness globally, so advancing the understanding their etiology is of paramount importance for development of the preventive interventions. The findings for the association of alcohol intake and fruit and vegetable consumption with cataracts in previous literature were inconsistent.\nObjective: The first study objective was to assess whether alcohol intake increases the risk of cataracts among adults. The second study objective was to assess whether fruit and vegetable consumption reduces the risk of cataracts among adults.\nMethods: A retrospective cohort study design was used. Data were obtained from the Household, Longitudinal component of the Canadian National Population Health Survey (NPHS) (1994-2011) cohort among adults aged 40 years or older. The first study objective used data from cycle 1 (1994/1995) through cycle 9 (2010/2011). Data for the second objective were obtained from the last five cycles of this survey (2002/2003-2010/2011). Alcohol use was measured as drinks per month. Fruit and vegetable consumption was assessed as daily servings. The subjects were followed until the occurrence of a cataract, death, end of the NPHS survey (2010/2011), or loss to follow-up, whichever came first. The research questions were addressed by fitting the Cox proportional hazards regression models with the inclusion of time-varying explanatory variables.\nResults: The first study included 9,889 respondents, with 1,978 incident cataracts and an incidence rate of 19.2 per 1,000 person-years for the study population from cycle 1 to cycle 9 in NPHS. A total of 7,388 respondents who met our inclusion and exclusion criteria were identified through cycle 5 to cycle 9 for the second study, of which 1,019 developed cataracts over the follow-up period, the incidence rate was 19.7 per 1,000 person-years. After adjusting for potential confounders, the hazard ratios for alcohol intake and fruit and vegetable consumption were 1.00 (95% confidence interval [CI]: 0.95 to 1.04) and 1.04 (95% CI: 0.91 to 1.19), respectively.\nConclusion: The results suggest that alcohol use and fruit and vegetable consumption are not statistically significantly associated with the risk of cataracts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
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