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Enregistrement W2981662240 · doi:10.1111/add.14864

Identifying an accurate self‐reported screening tool for alcohol use disorder: evidence from a Swiss, male population‐based assessment

2019· article· en· W2981662240 sur OpenAlexaff
Stéphanie Baggio, Bastien Trächsel, Valentin Rousson, Stéphane Rothen, Joseph Studer, Simon Marmet, Patrick Heller, Frank Sporkert, Jean‐Bernard Daeppen, Gerhard Gmel, Katia Iglesias

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Research Foundation
Mots-clésAlcohol use disorderMedicineGold standard (test)PhosphatidylethanolEthyl glucuronidePopulationPsychiatryAlcoholClinical psychologyEnvironmental healthInternal medicineAlcohol consumption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: Short screenings for alcohol use disorder (AUD) are crucial for public health purposes, but current self-reported measures have several pitfalls and may be unreliable. The main aim of our study was to provide empirical evidence on the psychometric performance of self-reports currently used. Our research questions were: compared with a gold standard clinical interview, how accurate are (1) self-reported AUD, (2) self-reported alcohol use over time and (3) biomarkers of alcohol use among Swiss men? Finally, we aimed to identify an alternative screening tool. DESIGN: A single-center study with a cross-sectional design and a stratified sample selection. SETTING: Lausanne University Hospital (Switzerland) from October 2017 to June 2018. PARTICIPANTS: We selected participants from the French-speaking participants of the ongoing Cohort Study on Substance Use and Risk Factors (n = 233). The sample included young men aged on average 27.0 years. MEASUREMENTS: We used the Diagnostic Interview for Genetic Studies as the gold standard for DSM-5 AUD. The self-reported measures included 11 criteria for AUD, nine alcohol-related consequences, and previous 12 months' alcohol use. We also assessed biomarkers of chronic excessive drinking (ethyl glucuronide and phosphatidylethanol). FINDINGS: None of the self-reported measures/biomarkers taken alone displayed both sensitivity and specificity close to 100% with respect to the gold standard (e.g. self-reported AUD: sensitivity = 92.3%, specificity = 45.8%). The best model combined eight self-reported criteria of AUD and four alcohol-related consequences. Using a cut-off of three, this screening tool yielded acceptable sensitivity (83.3%) and specificity (78.7%). CONCLUSIONS: Neither self-reported alcohol use disorder nor heavy alcohol use appear to be adequate to screen for alcohol use disorder among young men from the Swiss population. The best screening alternative for alcohol use disorder among young Swiss men appears to be a combination of eight symptoms of alcohol use disorder and four alcohol-related consequences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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