Utility of Brief Versions of the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT) to Identify Excessive Drinking Among Patients in HIV Care in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In sub-Saharan Africa, large proportions of patients who are on antiretroviral therapy (ART) engage in excessive alcohol use, which may lead to adverse health consequences and may go undetected. Consequently, health care workers need brief screening tools to be able to routinely identify and manage excessive alcohol use among their patients. Various brief versions of the valid and reliable 10-item Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT) (i.e., the AUDIT-C, AUDIT-3, AUDIT-QF, AUDIT-PC, AUDIT-4, and m-FAST) may potentially replace the full AUDIT in busy HIV care settings. This study aims to assess the utility of these six brief versions of the AUDIT relative to the full AUDIT for identifying excessive alcohol use among patients in HIV care settings in South Africa. METHOD: Participants were 188 (95 women) patients from three ART clinics within district hospitals in the City of Tshwane Metropolitan Municipality who reported past-12-month alcohol use. Performance of each brief AUDIT measure for identifying excessive alcohol use was evaluated against that of the full AUDIT (with a cutoff score of ≥6 for women and ≥8 for men) as the gold standard. We used receiver-operating characteristic (ROC) analysis. RESULTS: Most brief AUDIT measures had an area under the receiver operating curve (AUROC) above .90 when compared with the full AUDIT (five of six for women and three of six for men). The AUDIT-PC, AUDIT-4, and m-FAST had the highest AUROCs, whereas the three brief measures comprising only consumption items had low specificities at the most optimal cutoff levels. CONCLUSIONS: Various brief versions of the AUDIT may be appropriate substitutes for the full AUDIT for screening for excessive alcohol use in HIV clinics in sub-Saharan Africa.
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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 | 0,003 |
| 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 ».