Coverage of alcohol consumption by national surveys in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Evidence suggests that adult per-capita alcohol consumption, as estimated from self-reports of nationally representative surveys, underestimates 'true' consumption, as measured as the sum of recorded and unrecorded consumption. The proportion of total adult alcohol per capita reported in representative surveys is usually labelled 'coverage'. The aim of the present paper was to estimate coverage for South Africa under different scenarios of alcohol use assessment and 'true' consumption. DESIGN: Five nationally representative surveys from South Africa were used to estimate the prevalence of drinking and the grams per day among current drinkers. All surveys used a complex multi-stage sampling frame that was accounted for by using survey weights. The total (recorded and unrecorded), the recorded and the adjusted total adult per-capita alcohol consumption in South Africa served as different estimates of the 'true' consumption. SETTING: South Africa. PARTICIPANTS: Alcohol use information was assessed on a total of 8115, 16 398 and 13 181 adults (15 years or older) in surveys from the years 2003, 2005 and 2008, respectively. Two surveys in 2012 included 27 070 and 18 688 adults. MEASUREMENTS: Coverage of the alcohol use reported in the surveys was calculated, compared with the 'true' adult per-capita alcohol. FINDINGS: The survey data covered between 11.8% [2005; 95% uncertainty interval (UI) = 9.3-16.2%)] and 19.4% (2003; 95% UI = 14.9-24.2%) of the total alcohol used per capita. The highest coverage of 27.9% (95% UI = 22.4-36.8%) was observed when looking only at recorded alcohol in 2003. CONCLUSIONS: Evidence from five nationally representative surveys assessing alcohol use suggests that less than 20% of the total adult per-capita alcohol consumption in South Africa is reported in surveys.
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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 | 0,000 | 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 ».