MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3165312843 · doi:10.1016/s2468-2667(21)00052-9

Impact of minimum unit pricing on alcohol purchases in Scotland and Wales: controlled interrupted time series analyses

2021· article· en· W3165312843 sur OpenAlexaff
Peter Anderson, Amy O’Donnell, Eileen Kaner, Eva Jané‐Llopis, Jakob Manthey, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesDepartment of Health and Social CareMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésInterrupted Time Series AnalysisInterrupted time seriesSeries (stratigraphy)Unit (ring theory)EconomicsStatisticsMedicineMathematicsGeologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As a policy option to reduce consumption of alcohol and the harm it does, on May 1, 2018, Scotland introduced a minimum price of 50 British pence (p) per unit of alcohol (8 g) sold; Wales followed suit on March 2, 2020, with the same minimum unit price (MUP). We analysed household purchase data based on bar codes to assess the impact of these policy options in the medium term for Scotland and in the immediate term for Wales. METHODS: For these location-controlled, interrupted time series regression analyses, the data source was Kantar WorldPanel's household shopping panel, which, at the time of our analysis, included 35 242 British households providing detailed information on 1·24 million separate alcohol purchases in 2015-18 and the first half of 2020. With no data exclusions, we analysed the impact of introducing MUP in Scotland, using purchases in northern England as control, and in Wales, using western England as control. The studied changes associated with MUP were price paid per gram of alcohol purchased, grams of alcohol purchased, and amount of money spent on alcohol. FINDINGS: In Scotland, price increases and purchase decreases following the introduction of MUP in 2018 were maintained during the first half of 2020. The difference between Scotland and northern England in 2020 was a price increase of 0·741 p per gram (95% CI 0·724-0·759), a 7·6% increase, and a purchase decrease of 7·063 g per adult per household per day that an alcohol purchase was made (6·656-7·470), a 7·7% decrease. In Wales, the introduction of MUP led to similar results. The difference between Wales and western England was a price increase 0·841 of 0·841 p per gram (0·732-0·951), an 8·2% increase, and a purchase decrease of 7·052 g per adult per household per day that an alcohol purchase was made (6·463-7·640), an 8·6% decrease. For both Scotland and Wales, reductions in overall purchases of alcohol were largely restricted to households that bought the most alcohol. The introduction of MUP was not associated with an increased expenditure on alcohol by households that generally bought small amounts of alcohol and, in particular, those with low incomes. The changes were not affected by the introduction of COVID-19 confinement in the UK on March 26, 2020. INTERPRETATION: The evidence base supporting the positive, targeted impact of MUP is strengthened by the comparable results for Scotland and Wales. The short-term impact of MUP in Scotland during 2018 is maintained during the first half of 2020. MUP is an effective alcohol policy option to reduce off-trade purchases of alcohol and should be widely considered. FUNDING: None.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,188
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations99
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Lancet Public HealthMême sujetSubstance Abuse Treatment and OutcomesTravaux en français237 207