Comparing alcohol consumption in central and eastern Europe to other European countries
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To give an overview of the volume of alcohol consumption, beverage preference, and patterns of drinking among adults (people 15 years and older) in central and eastern Europe (Bulgaria, Czech Republic, Estonia, Hungary, Latvia, Lithuania, Poland, Romania, Slovakia, and Slovenia) and to compare it to southern and western Europe, Russia and Ukraine. METHODS: Secondary data analysis. Consumption and preferred beverage type data for the year 2002 were taken from the WHO Global Status Report on Alcohol and the WHO Global Alcohol Database. RESULTS: Average consumption in central and eastern Europe is high with a relatively large proportion of unrecorded consumption ranging from one litre in Czech Republic and Estonia to 10.5 l in Ukraine. The proportion of heavy alcohol consumption (more than 40 g of pure alcohol per day) among men was the lowest in Bulgaria (25.8%) and the highest in Czech Republic (59.4%). Among women, the lowest proportion of heavy alcohol consumption was registered in Estonia (4.0%) and the highest in Hungary (16.0%). Patterns of drinking are detrimental with a high proportion of binge drinking, especially in the group of countries traditionally drinking vodka. In most countries, beer is now the most prevalent alcoholic beverage. CONCLUSIONS: Other studies suggest that the population drinking levels found in central and eastern Europe are linked with higher levels of detrimental health outcomes. Known effective and cost-effective programs to reduce levels of risky drinking should, therefore, be implemented, which may, in turn, lead to a reduction of alcohol-attributable burden of disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».