Changes in alcohol consumption in Spain between 1990 and 2019
Notice bibliographique
Résumé
Spain is one of the countries of the European Union in which alcohol consumption has decreased in the past decades. The aim of this paper is to distinguish different phases of the level of alcohol consumption in Spain since 1990. Adult alcohol consumption per capita data between 1990 and 2019 were analysed for temporal trends using the Joinpoint regression model. An additional analysis using interrupted time-series between 1962 and 2016 was performed using data from Global Information System on Alcohol and Health. Data from the survey on alcohol and other drugs in Spain were collected and a narrative review was conducted to identify possible reasons for the trends found. Five point changes were identified on the timeline between 1990 and 2019, including: a decrease of 3.2% per year from 1990 to 1995, an increase of 1.1% per year from 1995 to 2000, a period of stability from 2000 to 2006, a decrease of 4.5% per year from 2006 to 2011, and a period of stability from 2011 onwards. These changes can largely be explained by the different public health measures carried out by the Spanish government, as well as the change in the pattern of consumption in society, which shifted its alcoholic beverage preference from wine to beer, and increased its binge-drinking behaviour. Further studies such as interrupted time-series analyses should test if indeed the hypothesized measures on public health have been effective; this could inform future policies in Spain and in other 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».