Harmonising alcohol consumption, sales and related outcomes data across the UK and Ireland: an insurmountable barrier to policy evaluation?
Notice bibliographique
Résumé
There is a need to ensure public health policies are robustly evaluated to establish their benefits and harms on the population and subgroups. We aimed to assess the comparability of Northern Ireland (NI) and Republic of Ireland (RoI) alcohol-related data to determine their suitability for evaluating the effectiveness of alcohol policies on alcohol consumption, sales, and related outcomes. A comparability analysis of NI and RoI alcohol-related hospital admissions, deaths, consumption, sales, and crime administrative and survey data was undertaken. Data sources were compared, where applicable, in terms of coding systems, population coverage, definitions, quality, response/completion rates, and question similarity. The NI and RoI consumption and sales data were found not to be comparable enough for use in a natural experiment study; comparability for hospital admission data was acceptable. Key barriers to comparability included variations in population coverage and lack of overlap in questionnaire topics. Data access issues made it difficult to fully determine data comparability for alcohol-related crime and deaths. By contrast, NI alcohol-related data were more comparable with other UK countries, making comparisons for the purpose of policy evaluation possible. RoI would benefit from identifying another economically and culturally similar country with comparable alcohol-related data.
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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) | 0,000 | 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 ».