Determining the sex-specific distributions of average daily alcohol consumption using cluster analysis: is there a separate distribution for people with alcohol dependence?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It remains unclear whether alcohol use disorders (AUDs) can be characterized by specific levels of average daily alcohol consumption. The aim of the current study was to model the distributions of average daily alcohol consumption among those who consume alcohol and those with alcohol dependence, the most severe AUD, using various clustering techniques. METHODS: Data from Wave 1 and Wave 2 of the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions were used in the current analyses. Clustering algorithms were applied in order to group a set of data points that represent the average daily amount of alcohol consumed. Gaussian Mixture Models (GMMs) were then used to estimate the likelihood of a data point belonging to one of the mixture distributions. Individuals were assigned to the clusters which had the highest posterior probabilities from the GMMs, and their treatment utilization rate was examined for each of the clusters. RESULTS: Modeling alcohol consumption via clustering techniques was feasible. The clusters identified did not point to alcohol dependence as a separate cluster characterized by a higher level of alcohol consumption. Among both females and males with alcohol dependence, daily alcohol consumption was relatively low. CONCLUSIONS: Overall, we found little evidence for clusters of people with the same drinking distribution, which could be characterized as clinically relevant for people with alcohol use disorders as currently defined.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle