Alcohol Policy Relevant Indicators and Alcohol Use Among Adolescents in Latin America and the Caribbean
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study assessed four alcohol policy indicators and their associations with adolescent alcohol use in Latin America and the Caribbean. METHOD: A secondary data analysis of nationally representative, cross-sectional data sets (years 2007-2013) from 26 Latin American and Caribbean countries was performed (N = 55,248 13- to 15-year-old students). Logistic regression models were used to analyze associations between alcohol policy relevant indicators and alcohol use, adjusting for the country and demographic variables. RESULTS: In all countries, at least 20% of the students were exposed to alcohol advertisements daily or almost daily, which was associated with a twofold increased risk of current alcohol use and at least monthly heavy drinking. Obtaining alcohol from a shop was associated with a nearly threefold increased risk of at least monthly heavy drinking compared with obtaining alcohol from home, which was the most common way to obtain alcohol. Being denied from purchasing retail alcohol was associated with a decreased risk of at least monthly heavy drinking. About 27% to 53% of the students who had tried to purchase alcohol had been denied. One in four students reported exposure to drink driving in the past 30 days. CONCLUSIONS: Deficits in alcohol policy indicators were identified in a number of countries. Improving implementation and enforcement of alcohol policies could reduce alcohol use and related burden among adolescents in a number of Latin American and Caribbean countries.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».