Editorial: Brief Interventions for Risky Drinkers
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol consumption is a wholly or contributory cause for more than 200 diseases, injuries, and other health conditions with three-digit ICD-10 codes ( 1). Globally, alcohol is the fifth most important risk factor for ill-health and premature death (2). Risky alcohol use can be defined as a quantity or pattern of alcohol use that places individuals at risk for adverse health and social outcomes (3). Harmful use, in turn, can be defined as alcohol use that results in physical, psychological, or social harm (3). Using a threshold of an average of 60 g of alcohol/day for a man and 40 g/day for a woman (4), about one in four Europeans aged 15-64 years use alcohol in a risky fashion (5). And, using a threshold of an average of 100 g of alcohol/day for a man and 60 g/day for a woman, about one in eight of Europeans aged 15-64 years use alcohol in a harmful fashion (5). Harmful use causes comorbid illnesses such as liver disease, depression, and raised blood pressure (6). Risky and harmful alcohol use and their comorbid illnesses are frequently detected in primary health care, emergency departments, and other non-specialized clinical settings. Brief advice emerged in the 1980s (7-9) and progressed during the three following decades as a strategy to reduce risky and harmful alcohol use in non-specialized clinical settings (10). This article provides an update of the state-of-the art of brief advice.
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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 | 0,005 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,022 |
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 ».