Estimation of alcohol content of wine, beer and spirits to evaluate exposure risk in pregnancy: Pilot study using a questionnaire and pouring task in England
Notice bibliographique
Résumé
Mukherjee, R., Wray, E., Curfs, L., & Hollins, S. (2013). Estimation of alcohol content of wine, beer and spirits to evaluate exposure risk in pregnancy: Pilot study using a questionnaire and pouring task in England. The International Journal Of Alcohol And Drug Research, 2(3), 71-78. doi:10.7895/ijadr.v2i3.78 (http://dx.doi.org/10.7895/ijadr.v2i3.78)Aims: Research has shown varying results regarding safe consumption levels of alcohol during pregnancy. We argued in 2005 that an individual’s inability to accurately predict her alcohol consumption may be one factor influencing risk. In order to re-evaluate within the England, this study sought to assess the current knowledge of the public and of healthcare practitioners.Design: Both alcohol-knowledge questionnaires and pouring tasks were conducted using standardised ethical-committee-approved methods.Settings: Different sites across England, including Surrey, London, Oxford and Wigan, where FASD support groups are based.Participants: Health professionals and the general public, self-selecting in response to advertisement.Measurements: Frequency data and categorical data was collected and analysed using SPSS version 18.Findings: In total, 1,265 questionnaires were completed (688 public and 577 professionals). One hundred-forty people completed the pouring task. People’s ability to calculate accurately from strength and volume was within 20% of the accurate figure for units, although with a wide range.Conclusions: These findings support the hypothesis that when pouring their own drinks, individuals are poor at estimating each drink’s alcohol content. This has implications for public health strategies. Glass size and the level of alcohol concentration have different implications in different countries. For those drinking during pregnancy, however, the message that “no exposure is no risk” remains true.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».