Cross-sectional surveys of financial harm associated with others’ drinking in 15 countries: Unequal effects on women?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: That physical, emotional and social problems occur not only to drinkers, but also to others they connect with, is increasingly acknowledged. Financial harms from others' drinking have been seldom studied at the population level, particularly in low- and middle-income countries. Whether financial harm and costs from others' drinking inequitably affect women is little known. The study's aim is to compare estimates and correlates of alcohol's financial harm to others than the drinker in 15 countries. METHODS AND MATERIALS: Cross-sectional surveys of Alcohol's Harm To Others (AHTO) were conducted in Australia, Brazil, Chile, Denmark, India, Ireland, Lao PDR, New Zealand, Nigeria, Sri Lanka, Sweden, Switzerland, Thailand, the US and Vietnam. PARTICIPANTS: 17,670 men and 20,947 women. MEASUREMENT: The prevalence of financial harm in the last year was assessed as financial trouble and/or less money available for household expenses because of someone else's drinking. ANALYSIS: Meta-analysis and country-level logistic regression of financial harm (vs. none), adjusted for gender, age, education, rurality and participant drinking. RESULTS: Under 3.2 % of respondents in most high-income countries reported financial harm due to others' drinking, whereas 12-22 % did in Thailand, Sri Lanka and India. Financial harm from others' drinking was significantly more common among women than men in nine countries. Among men and women, financial harm was significantly more prevalent in low- and middle- than in high-income countries. CONCLUSIONS: Reports of financial harm from others' drinking are more common among women than among men, and in low- and middle-income than in high-income countries.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».