Performance of self-reported measures of alcohol use and of harmful drinking patterns against ethyl glucuronide hair testing among young Swiss men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a need for empirical studies assessing the psychometric properties of self-reported alcohol use as measures of excessive chronic drinking (ECD) compared to those of objective measures, such as ethyl glucuronide (EtG). OBJECTIVES: To test the quality of self-reported measures of alcohol use and of risky single-occasion drinking (RSOD) to detect ECD assessed by EtG. METHODS: A total of 227 samples of hair from young Swiss men were used for the determination of EtG. Self-reported measures of alcohol use (previous twelve-month and previous-week alcohol use) and RSOD were assessed. Using EtG (<30 pg/mg) as the gold standard of ECD assessment, the sensitivity and specificity were computed, and the AUROC were compared for alcohol use measures and RSOD. Logistic regressions were used to test the contribution of RSOD to the understanding of ECD after controlling for alcohol use. RESULTS: A total of 23.3% of participants presented with ECD. Previous twelve-month alcohol use with a cut-off of >15 drinks per week (sensitivity = 75.5%, specificity = 78.7%) and weekly RSOD (sensitivity = 75.5%, specificity = 70.1%) yielded acceptable psychometric properties. No cut-off for previous-week alcohol use gave acceptable results. In the multivariate logistic regression, after controlling for the previous twelve months of alcohol use, RSOD was still significantly associated with EtG (p = .016). CONCLUSION: Self-reported measures of the previous twelve months of alcohol use and RSOD were acceptable measures of ECD for population-based screening. Self-reported RSOD appeared to be an interesting screening measure, in addition to the previous twelve months of alcohol use, to understand ECD among young people.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».