Alcohol mixed with energy drink (AMED): A critical review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this systematic review and meta-analysis was to critically review the (1) prevalence of alcohol mixed with energy drink (AMED) consumption, (2) motives for AMED consumption, (3) correlates of AMED consumption, and (4) whether AMED consumption has an impact on (a) alcohol consumption, (b) subjective intoxication, and (c) risk-taking behavior. Overall a minority of the population consumes AMED, typically infrequently. Motives for AMED consumption are predominantly hedonistic and social. Meta-analyses revealed that AMED consumers drink significantly more alcohol than alcohol-only (AO) consumers. Within-subject comparisons restricted to AMED consumers revealed that alcohol consumption does not significantly differ between typical AMED and AO occasions. On past month heaviest drinking occasions, AMED users consume significantly less alcohol on AMED occasions when compared to AO occasions. AMED consumers experience significantly fewer negative consequences and risk-taking behavior on AMED occasions compared with AO occasions. Meta-analyses of subjective intoxication studies suggest that AMED consumption does not differentially affect subjective intoxication when compared to AO consumption. In conclusion, when compared to AO consumption, mixing alcohol with energy drink does not affect subjective intoxication and seems unlikely to increase total alcohol consumption, associated risk-taking behavior, nor other negative alcohol-related consequences. Further research may be necessary to fully reveal the effects of AMED.
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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 | 0,019 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».