Functional-Belief-Based Alcohol Use Questionnaire (FBAQ) as a Pre-Screening Tool for High-Risk Drinking Behaviors among Young Adults: A Northern Thai Cross-Sectional Survey Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: an alcohol-use disorders identification test (AUDIT) is a standard screening tool for high-risk drinking behavior. Standard drink calculation is difficult to comprehend and may lead to inaccurate estimates. This study intended to develop a practical pre-screening tool for the identification of high-risk drinkers among young adults. METHODS: a cross-sectional survey was conducted in Northern Thailand from July 2016 to December 2016. Data was collected on relevant characteristics and health beliefs about drinking. The 12-month AUDIT was used as the reference standard. Logistic regression was used for the score derivation. The discriminative ability was measured with an area under the receiver operating characteristic curve (AuROC). RESULT: a total of 1401 young adults were included. Of these, 791 people (56.5%) were current drinkers. Three functional-belief items were identified as independent predictors of high-risk drinking and were used to develop the functional-belief-based alcohol-use questionnaire (FBAQ). The FBAQ demonstrated an acceptable discriminative ability-AuROC 0.74 (95% confidence interval (CI) 0.70, 0.77). CONCLUSION: The FBAQ contains only three simple belief questions and does not require unintelligible standard drink calculation. Implementing the FBAQ score and the AUDIT in a serial manner might be a more effective method in a mass-screening program for alcohol-use disorder in young adults.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».