PROBLEMS WITH THE GRADUATED FREQUENCY APPROACH TO MEASURING ALCOHOL CONSUMPTION: RESULTS FROM A PILOT STUDY IN TORONTO, CANADA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate advantages and disadvantages of the graduated frequency (GF) approach, which asks about the frequency of alcohol consumption at mutually exclusive quantity levels (i.e. 12 or more drinks, at least eight drinks but less than 12, etc.). METHODS: Telephone survey of 464 adults aged 18 and older in Toronto, Canada, using random digit dialing and computer-assisted telephone interviewing. RESULTS: Respondents reported higher frequency and volume of drinking on the GF compared to overall and beverage-specific quantity-frequency type measures; however, at least 16% of GF responses included double counting on their frequency estimates using the GF. When these cases were excluded or corrected, differences between the GF and quantity-frequency measures mostly disappeared. The GF was superior to quantity-frequency measures for identifying heavy episodic drinkers. However, the GF had little advantage over the weekly recall method except for identifying very infrequent (i.e. less often than twice a month) heavy drinkers. CONCLUSIONS: Because the GF has a high rate of response errors in terms of measuring frequency of alcohol consumption, other combinations of measures, including alternate measures of heavy episodic drinking should be considered.
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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 découle