Comparing subjective intoxication with risky single-occasion drinking in a European sample
Notice bibliographique
Résumé
In most epidemiological literature, harmful drinking-a drinking pattern recognized as closely linked to alcohol-attributable diseases-is recorded using the measure risky single-occasion drinking (RSOD), which is based on drinking above a certain quantity. In contrast, subjective intoxication (SI) as an alternative measure can provide additional information, including the drinker's subjective perceptions and cultural influences on alcohol consumption. However, there is a lack of research comparing both. The current article investigates this comparison, using data from the Standardized European Alcohol Survey from 2015. We analysed the data of 12,512 women and 12,516 men from 17 European countries and one region. We calculated survey-weighted prevalence of SI and RSOD and compared them using Spearman rank correlation and regression models. We examined the role of the required quantity of alcohol needed for the drinker to perceive impairments and analysed additional demographic and sociodemographic characteristics as well as drinking patterns. In the most locations, the prevalence of SI was lower or equal to the prevalence of RSOD. Both prevalence estimates were highly correlated. Almost 8% of the variance in the difference between the individual-level frequencies of the SI and RSOD measures was explained by the individual quantity of alcohol needed to perceive impairments. Sociodemographic characteristics and drinking patterns explained less than 20% in the adjusted perceived quantity of alcohol needed. In conclusion, our results indicated that subjective measures of intoxication are not a preferable indicator of harmful drinking to the more conventional measures of RSOD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».