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Enregistrement W2004019556 · doi:10.7895/ijadr.v2i3.78

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

2013· article· en· W2004019556 sur OpenAlexvenueno aff
Raja Mukherjee, Elizabeth Wray, Leopold Curfs, Sheila Hollins

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Alcohol and Drug Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCategorical variableAlcohol consumptionEstimationWinePsychologyTask (project management)PregnancySample (material)Health professionalsPublic healthMedicineEnvironmental healthAlcoholSocial psychologyHealth careEngineeringNursingMathematicsPolitical scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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