Improving measurement of harms from others’ drinking: A key informant study on type and severity of harm
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Some types of harms experienced because of others' drinking (AHTO) may produce greater negative effects than other harms. However, AHTO survey items were developed to measure type, not severity, of harm. We aimed to compare the perceived severity of a comprehensive list of AHTO items to assess consistency in subjective ratings of severity, facilitate a more nuanced analysis and identify strategies to improve measurement of AHTO in epidemiological surveys. METHODS: Thirty-six leaders of national alcohol surveys (conducted between 1997 and 2016) from 23 countries rated the typical severity of negative effects on the victim of each of 48 types of AHTO using a scale from zero (no negative effect) to 10 (very severe negative effect). The survey leaders were also asked to provide open-ended feedback about each harm and the severity-rating task generally. RESULTS: Of 48 harm items, five were classified as extreme severity (mean rating ≥8), 17 as high (≥6 <8), 25 as moderate (≥4 <6), and one as low (≤4). We used two-way random effects models to estimate absolute agreement intraclass correlation coefficients (AA-ICC) and consistency of agreement intraclass correlation coefficients (CA-ICC). Results showed that there was fair to excellent absolute agreement and consistency of agreement among "experts'' ratings of the severity of harms from others' drinking (single measures CA-ICC = 0.414, single measures AA-ICC = 0.325; average CA-ICC = 0.940, average AA-ICC = 0.914). Harms to children, and harms causing physical, financial, practical, or severe emotional impacts were rated most severe. CONCLUSIONS: When designing new AHTO surveys and conducting analyses of existing data, researchers should pay close attention to harms with high perceived severity to identify effective ways to prevent severe AHTO and reduce the negative health and social impacts of AHTO. In-depth analyses of specific sub-sets of harms and qualitative interviews with victims of severe AHTO may prove useful.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».