Counting the cold ones: A comparison of methods measuring total alcohol consumption of managed alcohol program participants
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Managed alcohol programs (MAP) aim to reduce harms experienced by unstably housed individuals with alcohol use disorders by providing regulated access to beverage alcohol, usually alongside housing, meals and other supports. This study compares two methods of estimating participants' outside alcohol consumption in order to inform program policies and practices around alcohol dosing and reducing risks of alcohol-related illnesses. METHODS: The total alcohol consumption of 65 people participating in Canadian MAPs was assessed comparing daily MAP records (1903 client days) with researcher-administered surveys over the same time period. A sub-sample of more complete daily MAP records for 39 people (696 client days) was also compared with the equivalent survey data on drinking. RESULTS: Significantly more standard drinks per day (SDs, one SD = 17.05 mL ethanol) were reported in research interviews than recorded by program staff, whether for program administered drinks alone (means 16.04 vs. 8.32 SDs, t = 5.79, P < 0.001) or including outside-program drinks as reported to staff (16.04 vs. 8.89 SDs, t = 5.37, P < 0.001). Consistent results were found in the sub-sample. The number of outside drinks estimated by comparing program records with the research interviews, varied between 2.71 and 9.94 mean drinks per day per site. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: At two sites, MAP participants reported consuming more than twice the amount of alcohol administered on the program. At most sites, there was significant under-reporting of outside drinking. Addressing the problem of outside drinking and total daily consumption is critical for achieving program goals of both short and long-term harm reduction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».