Trends in alcohol consumption during pregnancy in Australia, 2001–2010
Notice bibliographique
Résumé
Callinan, S., & Ferris, J. (2014). Trends in alcohol consumption during pregnancy in Australia, 2001–2010. The International Journal Of Alcohol And Drug Research, 3(1), 17-24. doi:10.7895/ijadr.v3i1.108Aim: The aim of the current study is to examine, using cross-sectional data, the role of maternal age, period (year of pregnancy) and cohort (year of birth) as predictors of alcohol consumption during pregnancy over a 10-year period.Design: Four cross-sectional surveys were examined, both separately and together.Setting: Using cross-sectional data, there does appear to be a positive relationship between maternal age and alcohol consumption during pregnancy; however, within any one survey period, it is difficult to determine if these patterns are due to period or cohort effects.Participants: The National Drug Strategy Household Survey (NDSHS) is a large-scale survey administered to more than 20,000 respondents. Across four survey periods, 3,281 women reported being pregnant in the 12 months prior to the survey.Measures: The section on pregnancy and alcohol in the NDSHS 2001, 2004, 2007 and 2010.Findings: Age was a significant positive predictor of alcohol consumption during pregnancy in 2010. However, when the four data sets were combined, period appeared to be a stronger predictor, with younger groups and cohorts decreasing consumption at a faster rate over time than older groups and cohorts.Conclusions: Although age and cohort do play a role in the likelihood of alcohol consumption among Australian women during pregnancy, period is the most important predictor, indicating that alcohol consumption among pregnant women is decreasing. Furthermore, knowledge of pregnancy results in a marked decrease in consumption, suggesting a possible focus for prevention campaigns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».