Drinking Before Going to Licensed Premises: An Event‐Level Analysis of Predrinking, Alcohol Consumption, and Adverse Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research in the United States and the United Kingdom indicates that drinking before going out (commonly called "predrinking") is common among young people and associated with increased harm. On the basis of Swiss data, this study investigates differences in alcohol consumption and adverse or risky outcomes for evenings when persons consumed alcohol before going to a licensed premise (i.e., predrinking), drank on-premise only, or drank off-premise only. METHODS: Using the recently developed Internet-based cell phone-optimized assessment technique (ICAT), alcohol consumption and drinking location were assessed at 6 time points (5 pm to the next morning) on Thursdays, Fridays, and Saturdays over 5 consecutive weeks by means of participants' cell phones. Overall, 7,828 assessments provided by 183 young adults (53.0% women, mean age [SD] = 23.1 [3.1]) on 1,441 evenings were analyzed by means of cluster-adjusted means and proportion tests and of multilevel structural equation models. The extent to which alcohol consumption mediated the association between predrinking and adverse outcomes was also examined. RESULTS: Higher alcohol consumption occurred on evenings with predrinking (7.1 drinks on average) compared with on-premise only (4.2 drinks) and off-premise only (4.3 drinks) evenings. Adverse outcomes occurred more often on evenings with predrinking (with 23.8% of predrinking nights involving at least 1 outcome) than on evenings with on-premise drinking only (13.9%) and off-premise drinking only (12.0%). Predrinking was indirectly associated with adverse outcomes, mediated by larger amounts of alcohol consumed in the evening. CONCLUSIONS: Because of its association with heavier consumption and related adverse outcomes, predrinking, especially combined with on-premise drinking, represents a major target for prevention. Educational interventions as well as structural measures, such as reduction in late-night off-sale opening hours, and staff training in responsible beverage service, are needed to prevent high total consumption and related adverse consequences among young people.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».