On‐ and off‐licensed premises drinking behaviour among adults in the city of Tshwane, South Africa: An analysis of data from the International Alcohol Control study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Alcohol use is among the leading risk factors for premature death and morbidity in South Africa. This study sought to identify factors associated with drinking behaviour in on- and off-licensed premises (typical occasion quantity and frequency) among adults in the City of Tshwane, South Africa. DESIGN AND METHODS: A household survey was conducted in 2014, using a multi-stage stratified cluster random sampling design. Participants comprised 982 adults (65% males) aged 18-65 years. Factors explored included socio-demographic variables and situational variables at on- and off-licensed premises. Multiple logistic regression analysis was performed to predict drinking behaviour at on- and off-licensed premises. RESULTS: The majority of the participants consumed alcohol in off-licensed premises (64% vs. 36%). However, participants who consumed alcohol at on-licensed premises were more likely to drink more alcohol and more frequently (weekly). Additionally, participants who consumed alcohol in above-average sized containers were more likely to consume six or more drinks and drink weekly. Being of high socio-economic status was associated with drinking weekly at off-licensed premises, while being less educated was associated with a significantly higher frequency of drinking at on-licensed premises. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Interventions to reduce alcohol use should target specific drinking behaviour at on- and off-licensed premises, for example, regulating the availability of alcohol in big-sized containers and the need for cutting down on quantity of alcohol and frequency of drinking for South African males who drink at on- and off-licensed premises.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».