The impact of DSM classification changes on the prevalence of alcohol use disorder and ‘diagnostic orphans’ in Lebanese college youth: Implications for epidemiological research, health practice, and policy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies comparing prevalence of alcohol use disorder (AUD) using DSM-IV and DSM-5 diagnostic criteria in college students are limited. This study examines changes in AUD prevalence estimates using DSM-IV versus DSM-5 and characterizes the profile of DSM-5 "diagnostic orphans." METHODS AND FINDINGS: A college student sample (n = 1,155; mean age: 21 ±1.97) selected conveniently from six large private and public universities in Greater Beirut, Lebanon completed an anonymous survey in May 2016. The study response rate was 83.1%. Data on DSM-IV and DSM-5 AUD criteria were gathered from 582 past-year drinkers, of which 377 (65%) were screened to have DSM-IV abuse/dependence, and 203 (35%) to have any DSM-5 AUD (58% mild, 21% moderate, and 21% severe). Overall percent agreement between measures was 68% (kappa = 0.41). One hundred and ninety-one students met one DSM-5 AUD criterion only (i.e. "diagnostic orphans," herein DOs), of which the majority (82%) endorsed "hazardous use." Compared to past-year drinkers with zero-endorsed DSM-5 criteria, DOs were more likely to be aged 21 or above [OR = 1.57(1.21-2.03)], less likely to perceive their socioeconomic status (SES) as poorer vs. same as others [OR = 0.17(0.07-0.43)], more likely to drink 1-2 times/week vs. ≤3 times per month [OR = 2.24(1.44-3.49)], and more likely to report past-year cigarette smoking [OR = 2.16(1.10-4.24)]. When compared to past-year drinkers with DSM-5 AUD, DOs were more likely to be pursuing a graduate or medical degree (vs. undergraduate degree) [2.06 (1.09-3.89)], and to be living with parents most of the time vs. not [OR = 2.68(1.14-6.31)]. DOs (versus drinkers with AUD) were less likely to drink at a high frequency (3-4 times /week or more vs.≤3 times per month) [OR = 0.15(0.05-0.48)], and to report past-year waterpipe smoking [OR = 0.54(0.34-0.85)], but more likely to report past-year marijuana use [1.89(1.10-3.23)]. The findings are subject to recall bias and under-reporting and the study could not infer causality because temporality of associations cannot be established in a cross-sectional study design. CONCLUSIONS: DSM-IV abuse/dependence prevalence rate was higher than DSM-5 AUD prevalence mainly due to the high percentage of students who engaged in "hazardous use". The DO screen might capture a young person in transition between non-drinking/occasional drinking to drinking frequently/developing an AUD. The prevention, identification, and management of DOs may be critical components of a national alcohol harm-reduction policy.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».