Impact of low and no alcohol beers on purchases of alcohol: interrupted time series analysis of British household shopping data, 2015–2018
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the impact of new low and no alcohol beers and reformulated beers in Great Britain on household purchases of grams of alcohol. DESIGN: Interrupted time series analysis. SETTING: Purchase data from Kantar Worldpanel's household shopping panel for 2015-2018. PARTICIPANTS: 64 286 British households. INTERVENTIONS: Introduction of new no and low alcohol beers during 2017-2018 and reformulation of existing beers to contain less alcohol during 2018. MAIN OUTCOME MEASURES: Average alcoholic strength of beer and number of grams of alcohol purchased by households. RESULTS: As assessed by British household purchase data, 46 new low and no alcohol beer products were introduced during 2015-2018, with a step-jump in volume purchased occurring at the beginning of March 2017 (event 1). During 2015-2018, 33 beer products were reformulated to contain less alcohol, with a step-jump in volume purchased occurring during mid-March 2018 (event 2). Interrupted time series analyses found a combined associated impact of both events with relative reductions of alcohol by volume of beer between 1.2% and 2.3%; purchases of grams of alcohol within beer between 7.1% and 10.2%; and purchases of grams of alcohol as a whole between 2.6% and 3.9%. The reductions were greater for reformulation than for the introduction of new low and no alcohol products. Reductions were independently higher for younger age groups of shoppers and for households that bought the most alcohol. CONCLUSIONS: Even though the events were associated with significant beneficial changes, the volume of purchases of new low and no alcohol beer products (2.6% of the volume of all beers purchased during 2018) and of new reformulated beer products (6.9% of the volume of all beers purchased during 2018) was very small. This indicates that there are future opportunities to increase the volume of such products so as to reduce the harm done by alcohol.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».