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Enregistrement W2883587341 · doi:10.1136/bmjopen-2018-023632

Comparison of self-reported measures of alcohol-related dependence among young Swiss men: a study protocol for a cross-sectional controlled sample

2018· article· en· W2883587341 sur OpenAlexaff
Katia Iglesias, Frank Sporkert, Jean‐Bernard Daeppen, Gerhard Gmel, Stéphanie Baggio

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésMedicineAlcohol use disorderPopulationAlcohol dependenceCohortPsychiatryCohort studyGold standard (test)AlcoholClinical psychologyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Short screenings of alcohol-related dependence are needed for population-based assessments. A clinical interview constitutes a reliable diagnosis often seen as gold standard, but it is costly and time consuming and as such, not suitable for population-based assessments. Therefore, self-reported questionnaires are needed (eg, alcohol use disorder (AUD) as in the Diagnostic and Statistic Manual of Mental Disorders (DSM) 5), but their reliability is questionable. Recent studies called for more evidence-based measurements for population-based screening (eg, heavy alcohol use over time (HAU)). This study aims to test the reliability of different self-reported measures of alcohol use. METHODS AND ANALYSIS: Based on stratified random selection, 280 participants will be recruited from the French-speaking subgroup of the Swiss National Science Foundation-supported Cohort Study on Substance Use and Risk Factors (C-SURF). This cohort is a population-based sample of young Swiss men in their mid-20s (n=2668). The sample size calculation is based on a proportion non-inferiority test (alpha=5%, power=80%, margin of equivalence=10%, difference in sensitivity between self-reported AUD and HAU=5%, correlation between AUD and HAU=0.35, and drop-outs=15%). Assessment will include a clinical interview as the gold standard of alcohol-related dependence, self-reported alcohol measures (HAU, AUD and drinking patterns), biomarkers as gold standards of chronic excessive drinking, and health outcomes. To assess the validity of the self-reported alcohol measures, sensitivity analyses will be run. The associations between alcohol-related measures and health outcomes will be tested. A non-response analysis will be run using the previous waves of the C-SURF study using logistic regressions. ETHICS AND DISSEMINATION: The study protocol has been approved by the Human Research Ethics Committee of the Canton of Vaud, Switzerland (no. 2017-00776). The results will be submitted for publication in peer-reviewed journals and presented at national and international conferences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,008

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.

Tête enseignante Opus0,244
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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