Alcohol control policies in Former Soviet Union countries: A narrative review of three decades of policy changes and their apparent effects
Notice bibliographique
Résumé
ISSUES: The last Soviet anti-alcohol campaign of 1985 resulted in considerably reduced alcohol consumption and saved thousands of lives. But once the campaign's policies were abandoned and the Soviet alcohol monopoly broken up, a steep rise in mortality was observed in many of the newly formed successor countries, although some kept their monopolies. Almost 30 years after the campaign's end, the region faces diverse challenges in relation to alcohol. APPROACH: The present narrative review sheds light on recent drinking trends and alcohol policy developments in the 15 Former Soviet Union (FSU) countries, highlighting the most important setbacks, achievements and best practices. Vignettes of alcohol control policies in Belarus, Estonia, Kazakhstan, Lithuania and Uzbekistan are presented to illustrate the recent developments. KEY FINDINGS: Over the past decade, drinking levels have declined in almost all FSU countries, paralleled by the introduction of various alcohol-control measures. The so-called three 'best buys' put forward by the World Health Organization to reduce alcohol-attributable burden (taxation and other measures to increase price, restrictions on alcohol availability and marketing) are relatively well implemented across the countries. IMPLICATIONS: In recent years, evidence-based alcohol policies have been actively implemented as a response to the enormous alcohol-attributable burden in many of the countries, although there is big variance across and within different jurisdictions. CONCLUSION: Strong declines in alcohol consumption were observed in the 15 FSU countries, which have introduced various alcohol control measures in recent years, resulting in a reduction of alcohol consumption in the World Health Organization European region overall.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».