Are the 1976–1985 birth cohorts heavier drinkers? Age‐period‐cohort analyses of the <scp>N</scp>ational <scp>A</scp>lcohol <scp>S</scp>urveys 1979–2010
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To estimate age-period-cohort models predicting alcohol volume, heavy drinking and beverage-specific alcohol volume in order to evaluate whether the 1976-1985 birth cohorts drink relatively heavily. DESIGN: Data from seven cross-sectional surveys of the USA conducted between 1979 and 2010 were utilized in negative binomial generalized linear models of age, period and cohort effects predicting alcohol measures. SETTING: General population surveys of the USA. PARTICIPANTS: Thirty-six thousand four hundred and thirty-two US adults (aged 18 years or older). MEASUREMENTS: Monthly number of alcohol drinks, beer, wine and spirits drinks, and days drinking five or more drinks in the past year derived from beverage-specific graduated frequency questions. FINDINGS: Relative to the reference 1956-60 birth cohort, men in the 1976-1980 cohort for were found to consume more alcohol [incidence rate ratio (IRR) = 1.222: confidence interval (CI) 1.07-1.39) and to have more 5+ days (the number of days having five or more drinks) (IRR = 1.365: CI 1.09-1.71) as were men in the 1980-85 cohort for volume (IRR = 1.284: CI 1.10-1.50) and 5+ days (IRR = 1.437: CI 1.09-1.89). For women, those in the 1980-85 cohort were found to have higher alcohol volume (IRR = 1.299: CI 1.07-1.58) and more 5+ days (IRR = 1.547: CI 1.01-2.36). Beverage-specific models found different age patterns of volume by beverage with a flat age pattern for both genders' spirits and women's wine, an increasing age pattern for men's wine and a declining age pattern from those in their early 20s for beer. CONCLUSIONS: In the USA, men born between 1976 and 1985, and women born between 1981 and 1985 have higher alcohol consumption than in earlier or later years.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».