Most recent risky drinking session with Australian teenagers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite declines in Australian alcohol consumption, youth alcohol related harms remain prevalent. These alcohol-related consequences appear to be driven by a subset of risky drinkers who engage in 'high intensity' drinking episodes and are underrepresented in national health surveys. This project aims to investigate high risk drinking practices and alcohol-related harms amongst young people not otherwise recorded in existing data. METHODS: A community sample of the heaviest drinking 20-25% 16-19 year olds were surveyed across three Australian states (n=958; 80% metropolitan). We examined the context of their last risky drinking session through online and face-to-face surveys. RESULTS: Males consumed a mean of 17 and females 14 standard drinks, and 86% experienced at least one alcohol-related consequence during this session. More than a quarter of the face-to-face sample had Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT) scores indicative of alcohol dependence. Indications of dependence were 2.3 times more likely among those who felt uncomfortable about seeking alcohol treatment, and less likely if harm reduction strategies were frequently used while drinking. CONCLUSIONS: It is clear this underrepresented population experiences substantial acute and potentially chronic consequences. IMPLICATIONS: Within the context of increasing alcohol-related harms among young Australians, the understanding of this group's drinking habits should be prioritised.
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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 | 0,000 |
| 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 ».