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Enregistrement W3092322060 · doi:10.1136/bmjopen-2019-036371

Impact of low and no alcohol beers on purchases of alcohol: interrupted time series analysis of British household shopping data, 2015–2018

2020· article· en· W3092322060 sur OpenAlexaff
Peter Anderson, Eva Jané‐Llopis, Amy O’Donnell, Jakob Manthey, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWine Industry and Tourism
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésAlcoholMedicineInterrupted time seriesInterrupted Time Series AnalysisAlcohol contentPsychological interventionEnvironmental healthStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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