Drinking patterns vary by gender, age and country‐level income: Cross‐country analysis of the International Alcohol Control Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Gender and age patterns of drinking are important in guiding country responses to harmful use of alcohol. This study undertook cross-country analysis of drinking across gender, age groups in some high-and middle-income countries. DESIGN AND METHODS: Surveys of drinkers were conducted in Australia, England, Scotland, New Zealand, St Kitts and Nevis (high-income), Thailand, South Africa, Mongolia and Vietnam (middle-income) as part of the International Alcohol Control Study. Drinking pattern measures were high-frequency, heavier-typical quantity and higher-risk drinking. Differences in the drinking patterns across age and gender groups were calculated. Logistic regression models were applied including a measure of country-level income. RESULTS: Percentages of high-frequency, heavier-typical quantity and higher-risk drinking were greater among men than in women in all countries. Older age was associated with drinking more frequently but smaller typical quantities especially in high-income countries. Middle-income countries overall showed less frequent but heavier typical quantities; however, the lower frequencies meant the percentages of higher risk drinkers were lower overall compared with high-income countries (with the exception of South Africa). DISCUSSION AND CONCLUSIONS: High-frequency drinking was greater in high-income countries, particularly in older age groups. Middle-income countries overall showed less frequent drinking but heavier typical quantities. As alcohol use becomes more normalised as a result of the expansion of commercial alcohol it is likely frequency of drinking will increase with a likelihood of greater numbers drinking at higher risk levels.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».