At-risk drinking in employed men and women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: "At-risk" drinking is associated with a variety of negative health and social consequences. However, little is known about the characteristics of at-risk drinkers or of changes in at-risk status over time. PURPOSE: The objective was to examine the correlates of at-risk drinking and the prospective predictors of maintenance or change in at-risk status. METHOD: Participants were 4,322 employed individuals assessed at baseline and 4 years later. At-risk drinking was defined as 2 or more drinks per day for men and 1 or more drinks per day for women. RESULTS: The baseline prevalence of at-risk drinking was 11%. Four percent of baseline not-at-risk individuals transitioned to at-risk drinking at follow-up, and 54% of the baseline at-risk individuals remained at-risk at follow-up. Several demographic-, work-, and tobacco-related variables differentiated at-risk groups and were prospective predictors of change in at-risk drinking status among those individuals who were not at risk at baseline. However, none of the constructs predicted change among at-risk drinkers. CONCLUSION: The data suggest that at-risk drinking is of public health concern. Eleven percent of the participants met criteria for at-risk drinking. Further, at-risk and not-at-risk drinkers differed on numerous characteristics, and their drinking may be influenced by different factors.
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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) | 0,001 | 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 ».