Who under‐reports their alcohol consumption in telephone surveys and by how much? An application of the ‘yesterday method’ in a national <scp>C</scp>anadian substance use survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Adjustments for under-reporting in alcohol surveys have been used in epidemiological and policy studies which assume that all drinkers underestimate their consumption equally. This study aims to describe a method of estimating how under-reporting of alcohol consumption might vary by age, gender and consumption level. METHOD: The Canadian Alcohol and Drug Use Monitoring Survey (CADUMS) 2008-10 (n = 43 371) asks about beverage-specific 'yesterday' consumption (BSY) and quantity-frequency (QF). Observed drinking frequencies for different age and gender groups were calculated from BSY and used to correct values of F in QF. Beverage-specific correction factors for quantity (Q) were calculated by comparing consumption estimated from BSY with sales data. RESULTS: Drinking frequency was underestimated by males (Z = 24.62, P < 0.001) and females (Z = 17.46, P < 0.001) in the QF as assessed by comparing with frequency and quantity of yesterday drinking. Spirits consumption was underestimated by 65.94% compared with sales data, wine by 38.35% and beer by 49.02%. After adjusting Q and F values accordingly, regression analysis found alcohol consumption to be underestimated significantly more by younger drinkers (e.g. 82.9 ± 1.19% for underage drinkers versus 70.38 ± 1.54% for those 65+, P < 0.001) and by low-risk more than high-risk drinkers (76.25 ± 0.34% versus 49.22 ± 3.01%, P < 0.001). Under-reporting did not differ by gender. CONCLUSIONS: Alcohol consumption surveys can use the beverage-specific 'yesterday method' to correct for under-reporting of consumption among subgroups. Alcohol consumption among Canadians appears to be under-reported to an equal degree by men and women. Younger drinkers under-report alcohol consumption to a greater degree than do older drinkers, while low-risk drinkers underestimate more than do medium and high-risk drinkers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».