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Enregistrement W3092404638 · doi:10.1093/eurpub/ckaa166.1207

Understanding international variation in national low-risk drinking guidelines: health policy report

2020· article· en· W3092404638 sur OpenAlexaboutno aff
Victoria Kirkby

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineThematic analysisPsychological interventionEnvironmental healthMedicineVariation (astronomy)Public healthAlcohol consumptionConsumption (sociology)Qualitative researchAlcoholNursingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The harmful use of alcohol is associated with adverse health, social, and economic consequences. National low-risk drinking guidelines provide evidence-based advice on how to reduce the risks associated with alcohol consumption and provide a basis for other alcohol-control interventions. There is substantial variation between guidelines and no international consensus on what constitutes 'low-risk' drinking. These discrepancies may lead to misinterpretation of the guidance, and such variation may undermine public confidence in experts and be exploited by the alcohol industry. Methods This project had two main components: (i) a literature review, to identify any new evidence from January 2016 to August 2019 suggesting a recommended threshold for 'low-risk' drinking; (ii) the analysis of six examples of national guidelines. Those from the UK, Ireland, Australia, New Zealand, Canada, and USA were examined for information about the utilisation of evidence to inform guidance, as well as details of the guideline development process. Thematic analysis of the UK, Canadian and Australian guidance explored wider influences on the guidelines. Results The literature review highlighted that all alcohol consumption carries some degree of risk. Content analysis of the guidelines emphasised the substantial variation in national guidance. Differences in the use of evidence and guideline development process may have given rise to at least some of the observed variation. Thematic analysis suggested that wider influences, such as differences in societal values, may also have contributed to disparities in the guidelines. Conclusions It may be possible to standardise certain areas of the development process, such as agreeing what constitutes an 'acceptable' level of alcohol-attributable risk. Further research is required to verify whether these results are generalisable to other countries, and to determine the most appropriate statistical model for risk calculations. Key messages The factors which determine guideline development are manifold and complex. Any level of alcohol consumption carries some degree of risk.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,152
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,322
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1520,322
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,011
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,356
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,057 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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