Estimating under‐ and over‐reporting of drinking in national surveys of alcohol consumption: identification of consistent biases across four English‐speaking countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Questions about drinking 'yesterday' have been used to correct under-reporting of typical alcohol consumption in surveys. We use this method to explore patterns of over- and under-reporting of drinking quantity and frequency by population subgroups in four countries. DESIGN: Multivariate linear regression analyses comparing estimates of typical quantity and frequency of alcohol consumption with and without adjustments using the yesterday method. SETTING AND PARTICIPANTS: Survey respondents in Australia (n = 26 648), Canada (n = 43 371), USA (n = 7969) and England (n = 8610). MEASUREMENTS: Estimates of typical drinking quantities and frequencies over the past year plus quantity of alcohol consumed the previous day. FINDINGS: Typical frequency was underestimated by less frequent drinkers in each country. For example, after adjustment for design effects and age, Australian males self-reporting drinking 'less than once a month' were estimated to have in fact drunk an average of 14.70 (± 0.59) days in the past year compared with the standard assumption of 6 days (t = 50.5, P < 0.001). Drinking quantity 'yesterday' was not significantly different overall from self-reported typical quantities during the past year in Canada, the United States and England, but slightly lower in Australia (e.g. 2.66 versus 3.04 drinks, t = 20.4, P < 0.01 for women). CONCLUSIONS: People who describe themselves as less frequent drinkers appear to under-report their drinking frequency substantially, but country and subgroup-specific corrections can be estimated. Detailed questions using the yesterday method can help correct under-reporting of quantity of drinking.
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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 | 0,060 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».