低度到适度饮酒可能无法预防某些健康状况，并且“安全”饮酒指南可能大错特错。这些是对使用新颖研究方法的研究进行回顾的影响之一。对于大多数健康状况来说，有充分的证据表明，任何饮酒量都会增加风险。然而，对于其他一些疾病，传统的数据分析会产生 J 曲线效应。

在这些发现中，低度至中度饮酒者的疾病风险最低，而戒酒者的风险略高，而重度饮酒者的风险要大得多。这就是为什么少量富含抗氧化剂的红酒被认为可以预防某些类型的心脏病、2 型糖尿病、痴呆和抑郁症。

少量饮酒对健康有益，在一定程度上抵消了高剂量饮酒的危害，这一前提被纳入酒精对个人和社会的影响和成本以及公共卫生政策和饮酒指南的模型中。J 曲线效应正面临着越来越多可能导致其产生的偏见的审查。研究人员面临的主要挑战是确定因果关系。

酒精研究是观察性的;伦理和实际障碍阻碍了随机对照试验。然而，观察性研究可能会存在偏差，尤其是与“混杂因素”有关，例如社会经济地位和其他可能影响健康结果的难以衡量的因素。

统计方法的最新进展，加上大型数据集的可用性不断增加，提供了使用更类似于随机对照试验的观察数据的方法。在《酒精：临床与实验研究》上发表的新评论中，澳大利亚研究人员将使用更新颖的方法的发现与探索酒精对长期疾病结果影响的传统方法的发现进行了比较。