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Enregistrement W2128431441 · doi:10.15288/jsa.2001.62.228

Impact of normative feedback on problem drinkers: a small-area population study.

2001· article· en· W2128431441 sur OpenAlexaffabout
John Cunningham, T. Cameron Wild, Susan J. Bondy, Eleanor Sui Sum Lin

Notice bibliographique

RevueJournal of Studies on Alcohol · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativePopulationPsychological interventionIntervention (counseling)Public healthPsychologyConsumption (sociology)Social psychologyEnvironmental healthMedicinePsychiatryPolitical scienceSociologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: As many as one in four adults in North America experiences some problems due to alcohol consumption. Although most of these problem drinkers do not have concerns that are severe enough to merit formal treatment, such drinking has large economic costs and can place the drinker at risk for long-term negative health and social consequences. The present study evaluated a minimal intervention that used normative feedback about population drinking to motivate changes in alcohol use. METHOD: An intervention pamphlet was mailed to over 6,000 households in Toronto, randomized by block from a region containing almost 10,000 households. In the month after the mailing, a general population survey was conducted in the region to assess alcohol use. RESULTS: Respondents from households receiving normative feedback (n = 472) reported significantly lower alcohol use than controls (n = 225), but this effect occurred only among respondents who met an objective criterion for problem drinking and who perceived some risk associated with their drinking. CONCLUSIONS: Viewed from a public health perspective, normative feedback interventions have the potential for a significant payoff because they can be provided at low cost and to problem drinkers who might ordinarily never access any treatment services.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, 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

Citations67
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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