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Enregistrement W2990881000 · doi:10.1186/s13011-019-0234-1

Perception of alcohol policies by consumers of unrecorded alcohol - an exploratory qualitative interview study with patients of alcohol treatment facilities in Russia

2019· article· en· W2990881000 sur OpenAlexafffund
Maria Neufeld, Hans‐Ulrich Wïttchen, Lori E. Ross, Carina Ferreira‐Borges, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueSubstance Abuse Treatment Prevention and Policy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensMental Health Research CanadaCanada Research ChairsUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesSächsische Landesbibliothek – Staats- und Universitätsbibliothek DresdenDeutscher Akademischer AustauschdienstRosa Luxemburg StiftungTechnische Universität DresdenBundesministerium für Bildung und ForschungCentre for Addiction and Mental Health
Mots-clésAlcoholHarmPerceptionConsumption (sociology)Alcohol consumptionPopulationThematic analysisQualitative researchMedicineEnvironmental healthBusinessPsychologySocial psychologySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Over the last decade Russia has introduced various policy measures to reduce alcohol consumption and alcohol-related harm at the population level. Several of these policies, such as higher pricing and taxation or restrictions of availability, may not work in the case of unrecorded alcohol consumption; they may encourage consumers to switch to unrecorded alcohol and even increase consumption. In the present qualitative interview study we explore the perception of the recently implemented alcohol policies by patients diagnosed with alcohol dependence in two Russian cities in the years 2013-2014 and shed light on possible entry-points to prevention. METHODS: Semi-structured in-depth expert interviews were conducted with 25 patients of state-run drug and alcohol treatment centers in two Russian cities in 2013 and 2014. The interviews were analyzed using thematic content analysis. RESULTS: All of the interviewed participants have consumed unrecorded at some point with the majority being regular consumers, mostly switching between recorded and unrecorded alcohol depending on the situation, as predominantly defined by available money and available sources of alcohol. Low price and high availability were reported as the main reasons for unrecorded consumption. Participants voiced a general mistrust of the recently implemented alcohol regulations and viewed them largely as ineffective. They expressed particular concerns over price increases and restriction of night sales of alcoholic beverages. Substantial shifts within the unrecorded alcohol market were reported, with a decreasing availability of home-made beverages in favor of alcohol surrogates in the form of non-beverage alcohol, medicinal and cosmetic compounds. At the same time consumption of home-made alcoholic beverages was seen as a strategy to avoid counterfeit alcohol, which was frequently reported for retail sale. CONCLUSIONS: Despite the alcohol policy changes in the last years in Russia, consumption of unrecorded alcohol remained common for people with alcohol dependence. Reduction of availability of unrecorded alcohol, first and foremost in the form of cheap surrogates, is urgently needed to reduce alcohol-related harm. Implementation of screening and brief interventions for excessive alcohol consumption in various contexts such as primary healthcare settings, trauma treatment services or the workplace could be another important measure targeting consumers of unrecorded alcohol.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,309 · 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.

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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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