Liberal alcohol legislation: does it amplify the effects among Swiss men of person‐related risk factors on heavy alcohol use?
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To estimate the statistical interactions between alcohol policy strength and the person-related risk factors of sensation-seeking, antisocial personality disorder and attention-deficit/hyperactivity disorder related to heavy alcohol use. DESIGN: Cross-sectional survey. SETTING: Young Swiss men living within 21 jurisdictions across Switzerland. PARTICIPANTS: A total of 5701 Swiss men (mean age 20 years) participating in the Cohort Study on Substance Use Risk Factors (C-SURF). MEASUREMENTS: Outcome measures were alcohol use disorder (AUD) as defined in the DSM-5 and risky single-occasion drinking (RSOD). Independent variables were sensation-seeking, antisocial personality disorder (ASPD), attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) and an index of alcohol policy strength. FINDINGS: Alcohol policy strength was protective against RSOD [odds ratio (OR) = 0.91 (0.84-0.99)], while sensation-seeking and ASPD were risk factors for both RSOD [OR = 1.90 (1.77-2.04); OR = 1.69 (1.44-1.97)] and AUD [OR = 1.58 (1.47-1.71); OR = 2.69 (2.30-3.14)] and ADHD was a risk factor for AUD [OR = 1.08 (1.06-1.10)]. Significant interactions between alcohol policy strength and sensation-seeking were identified for RSOD [OR = 1.06 (1.01-1.12)] and AUD [OR = 1.06 (1.01-1.12)], as well as between alcohol policy strength and ASPD for both RSOD [OR = 1.17 (1.03-1.31)] and AUD [OR = 1.15 (1.02-1.29)]. These interactions indicated that the protective effects of alcohol policy strength on RSOD and AUD were lost in men with high levels of sensation-seeking or an ASPD. No interactions were detected between alcohol policy strength and ADHD. CONCLUSION: Stronger alcohol legislation protects against heavy alcohol use in young Swiss men, but this protective effect is lost in individuals with high levels of sensation-seeking or having an antisocial personality disorder.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».