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Enregistrement W2296679213 · doi:10.1111/add.13373

Estimating under‐ and over‐reporting of drinking in national surveys of alcohol consumption: identification of consistent biases across four English‐speaking countries

2016· article· en· W2296679213 sur OpenAlexaffabout
Tim Stockwell, Jinhui Zhao, Thomas K. Greenfield, Jessica Li, Michael Livingston, Yang Meng

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésYesterdayDemographyAlcohol consumptionConsumption (sociology)PopulationEnvironmental healthInjury preventionMedicinePoison controlOccupational safety and healthPsychologyGeographyAlcoholSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,129
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,129
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,262 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
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

Citations121
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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