Unrecorded alcohol use: a global modelling study based on nominal group assessments and survey data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Alcohol use is among the most important risk factors for burden of disease globally. An estimated quarter of the total alcohol consumed globally is unrecorded. However, due partly to the challenges associated with its assessment, evidence concerning the magnitude of unrecorded alcohol use is sparse. This study estimated country-specific proportions of unrecorded alcohol used in 2015. DESIGN: A statistical model was developed for data prediction using data on the country-specific proportion of unrecorded alcohol use from nominal group expert assessments and secondary, nationally representative survey data and country-level covariates. SETTING: Estimates were calculated for the country level, for four income groups and globally. PARTICIPANTS: A total of 129 participants from 49 countries were included in the nominal group expert assessments. The survey data comprised 66 538 participants from 16 countries. MEASUREMENTS: Experts completed a standardized questionnaire assessing the country-specific proportion of unrecorded alcohol. In the national surveys, the number of standard drinks of total and unrecorded alcohol use was assessed for the past 7 days. FINDINGS: Based on predictions for 167 countries, a population-weighted average of 27.9% [95% confidence interval (CI) = 10.4-44.9%] of the total alcohol consumed in 2015 was unrecorded. The proportion of unrecorded alcohol was lower in high (9.4%, 95% CI = 2.4-16.4%) and upper middle-income countries (18.3%, 95% CI = 9.0-27.6%) and higher in low (43.1%, 95% CI = 26.5-59.7%) and lower middle-income countries (54.4%, 95% CI = 38.1-70.8%). This corresponded to 0.9 (high-income), 1.2 (upper middle-income), 3.2 (lower middle-income) and 1.8 (low-income) litres of unrecorded alcohol per capita. CONCLUSIONS: A new method for modelling the country-level proportion of unrecorded alcohol use globally showed strong variation among geographical regions and income groups. Lower-income countries were associated with a higher proportion of unrecorded alcohol than higher-income 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».