Use of alcohol, tobacco, cannabis, and other substances during the first wave of the SARS-CoV-2 pandemic in Europe: a survey on 36,000 European substance users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: SARS-CoV-2 reached Europe in early 2020 and disrupted the private and public life of its citizens, with potential implications for substance use. The objective of this study was to describe possible changes in substance use in the first months of the SARS-CoV-2 pandemic in Europe. METHODS: Data were obtained from a cross-sectional online survey of 36,538 adult substance users from 21 European countries conducted between April 24 and July 22 of 2020. Self-perceived changes in substance use were measured by asking respondents whether their use had decreased (slightly or substantially), increased (slightly or substantially), or not changed during the past month. The survey covered alcohol (frequency, quantity, and heavy episodic drinking occasions), tobacco, cannabis, and other illicit drug use. Sample weighted data were descriptively analysed and compared across substances. RESULTS: Across all countries, use of all substances remained unchanged for around half of the respondents, while the remainder reported either a decrease or increase in their substance use. For alcohol use, overall, a larger proportion of respondents indicated a decrease than those reporting an increase. In contrast, more respondents reported increases in their tobacco and cannabis use during the previous month compared to those reporting decreased use. No distinct direction of change was reported for other substance use. CONCLUSIONS: Our findings suggest changes in use of alcohol, tobacco and cannabis during the initial months of the pandemic in several European countries. This study offers initial insights into changes in substance use. Other data sources, such as sales statistics, should be used to corroborate these preliminary findings.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».