Perceptions About Alcohol Harm and Alcohol-control Strategies Among People With High Risk of Alcohol Consumption in Alberta, Canada and Queensland, Australia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore alcohol perceptions and their association hazardous alcohol use in the populations of Alberta, Canada and Queensland, Australia. METHODS: Data from 2500 participants of the 2013 Alberta Survey and the 2013 Queensland Social Survey was analyzed. Regression analyses were used to explore the association between alcohol perceptions and its association with hazardous alcohol use. RESULTS: Greater hazardous alcohol use was found in Queenslanders than Albertans (p<0.001). Overall, people with hazardous alcohol were less likely to believe that alcohol use contributes to health problems (odds ratio [OR], 0.46; 95% confidence interval [CI], 0.27 to 0.78; p<0.01) and to a higher risk of injuries (OR, 0.54; 95% CI, 0.33 to 0.90; p<0.05). Albertans with hazardous alcohol use were less likely to believe that alcohol contributes to health problems (OR, 0.48; 95% CI, 0.26 to 0.92; p<0.05) and were also less likely to choose a highly effective strategy as the best way for the government to reduce alcohol problems (OR, 0.63; 95% CI, 0.43 to 0.91; p=0.01). Queenslanders with hazardous alcohol use were less likely to believe that alcohol was a major contributor to injury (OR, 0.39; 95% CI, 0.20 to 0.77; p<0.01). CONCLUSIONS: Our results suggest that people with hazardous alcohol use tend to underestimate the negative effect of alcohol consumption on health and its contribution to injuries. In addition, Albertans with hazardous alcohol use were less in favor of strategies considered highly effective to reduce alcohol harm, probably because they perceive them as a potential threat to their own alcohol consumption. These findings represent valuable sources of information for local health authorities and policymakers when designing suitable strategies to target alcohol-related problems.
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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 | 0,001 | 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 ».