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Enregistrement W2023504780 · doi:10.7895/ijadr.v2i1.73

A comparison of alcohol measures as predictors of psychological distress in the New Zealand population

2013· article· en· W2023504780 sur OpenAlexvenueno aff
James Foulds, J. Elisabeth Wells, Cameron Lacey, Simon J. Adamson, J. Douglas Sellman, Roger Mulder

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Alcohol and Drug Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Otago
Mots-clésAlcohol Use Disorders Identification TestAuditLogistic regressionPopulationDistressPsychologyAlcohol consumptionClinical psychologyPsychological distressAssociation (psychology)PsychiatryAlcoholMedicineMental healthEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foulds, J., Wells, J. E., Lacey, C., Adamson, S., Sellman, J. D. & Mulder, R. (2013). A comparison of alcohol measures as predictors of psychological distress in the New Zealand population. International Journal of Alcohol and Drug Research, 2(1), 59-67. doi: 10.7895/ijadr.v2i1.73 (http://dx.doi.org/10.7895/ijadr.v2i1.73) Aims: To compare alcohol consumption and alcohol problems measures as predictors of current psychological distress.Design: A household survey. Logistic regression models investigated the association between alcohol measures and high psychological distress.Setting: New Zealand population sample.Participants: 12488 adults aged 15 and over.Measures: Alcohol use was measured by the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT). The AUDIT was separated into two component factors, the first 3 items (AUDIT-C) denoting consumption and the remaining 7 items denoting problems. Psychological distress was measured using the K10, with high psychological distress defined as a score of 12 or more.Findings: A J-shaped association was found between AUDIT score and high psychological distress. High distress was present in 6.5% of the population, 10.1% of abstainers and 35.1% of those with AUDIT scores 20 and over. Excluding abstainers, scores on the AUDIT-C were only associated with an excess of high distress at very high consumption levels indicated by a score of 10 or more. On the problems factor, the percentage with high distress was 4.5% in drinkers scoring 0, 6.1% for scores 1-3, 9.4% for scores 4-7 and 24.1% for scores of 8 or more. Results from logistic regression models including both consumption and problems factors as predictors showed that problems were stronger predictors of psychological distress than was consumption.Conclusions: The association between alcohol consumption and current mental health is relatively weak, except in the presence of very heavy consumption or alcohol problems.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,173
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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