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Enregistrement W2077504688 · doi:10.1159/000073722

Alcohol Consumption among Middle-Aged Women: A Population-Based Study of Swedish Women

2003· article· en· W2077504688 sur OpenAlexaff
Jenny Cederfjäll, Jonas Lidfeldt, Christina Nerbrand, Göran Samsioe, Agneta Öjehagen

Notice bibliographique

RevueEuropean Addiction Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensCentre for Family Medicine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlcohol consumptionConsumption (sociology)PopulationEnvironmental healthPsychologyMedicineDemographyGerontologyAlcoholSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From a total population of 10,766 Swedish 50- to 59-year-old women, 6,917 (64.2%) participated in the Women's Health in Lund Area (WHILA) study, and among them 6,623 (95.7%) answered the questions on alcohol consumption. One out of 4 women (26.0%) consumed no alcohol in an ordinary week (non-drinkers), 57.4% consumed not more than 83 g alcohol, 12.5% consumed 84-167 g and 4.2% consumed 168 g or more. The weekly drinkers had a median consumption of 40.0 g alcohol (range 2.5-1,036.0) and the main sort of alcohol was wine. Comparing the four drinking groups, most differences occurred between the non-drinking and the weekly drinking women. The non-drinkers had lower socio-demographic status, poorer health and more symptoms, especially physical symptoms. In a multivariate logistic regression analysis, most associations between non-drinking and lower socio-demographic status remained.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations19
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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