Assessment of alcoholic standard drinks using the Munich composite international diagnostic interview (M‐CIDI): An evaluation and subsequent revision
Notice bibliographique
Résumé
The quantity and frequency of alcohol consumption are crucial both in risk assessment as well as epidemiological and clinical research. Using the Munich Composite International Diagnostic Interview (M-CIDI), drinking amounts have been assessed in numerous large-scale studies. However, the accuracy of this assessment has rarely been evaluated. This study evaluates the relevance of drink categories and pouring sizes, and the factors used to convert actual drinks into standard drinks. We compare the M-CIDI to alternative drink assessment instruments and empirically validate drink categories using a general population sample (n = 3165 from Germany), primary care samples (n = 322 from Italy, n = 1189 from Germany), and a non-representative set of k = 22503 alcoholic beverages sold in Germany in 2010-2016. The M-CIDI supplement sheet displays more categories than other instruments (AUDIT, TLFB, WHO-CIDI). Beer, wine, and spirits represent the most prevalent categories in the samples. The suggested standard drink conversion factors were inconsistent for different pouring sizes of the same drink and, to a smaller extent, across drink categories. For the use in Germany and Italy, we propose the limiting of drink categories and pouring sizes, and a revision of the proposed standard drinks. We further suggest corresponding examinations and revisions in other cultures.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».