Estimation of Unrecorded Alcohol Consumption in Low‐, Middle‐, and High‐Income Economies for 2010
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Consumption of unrecorded alcohol is prevalent, especially in low-income countries (LIC). Monitoring and reduction of unrecorded consumption have been asked for in the World Health Organization (WHO) global strategy to reduce the harmful use of alcohol. To date, only a few countries have installed monitoring systems, however. METHODS: As part of the WHO global monitoring, an expert survey using the nominal group technique, a variant of Delphi studies, was conducted to assess level and characteristics of unrecorded consumption in 46 member states. One hundred experts responded. Descriptive statistics and repeated analysis of covariance were used to analyze the data. RESULTS: The study showed feasibility of the chosen methodology to elicit information of unrecorded consumption with experts responding for 74% of the countries. Response rate was lower for LIC. Compared to prior WHO estimates, experts tended to estimate higher unrecorded consumption for LIC, and lower unrecorded consumption for high-income countries. Unrecorded consumption was seen as a financial, public health, and social problem by the majority of experts. Homemade alcohol was the most prevalent subcategory of unrecorded consumption globally. CONCLUSIONS: The chosen methodology was feasible, and new information about consumption of unrecorded consumption could be gathered. There is still a need for increasing efforts of national monitoring, especially in LIC.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».