Can alcohol consumption in Germany be reduced by alcohol screening, brief intervention and referral to treatment in primary health care? Results of a simulation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Screening, brief intervention and referral to treatment (SBIRT) is a programme to reduce alcohol consumption for drinkers with high alcohol consumption levels. Only 2.9% of patients in primary health care (PHC) are screened for their alcohol use in Germany, despite high levels of alcohol consumption and attributable harm. We developed an open-access simulation model to estimate the impact of higher SBIRT delivery rates in German PHC settings on population-level alcohol consumption. METHODS AND FINDINGS: A hypothetical population of drinkers and non-drinkers was simulated by sex, age, and educational status for the year 2009 based on survey and sales data. Risky drinking persons receiving BI or RT were sampled from this population based on screening coverage and other parameters. Running the simulation model for a ten-year period, drinking levels and heavy episodic drinking (HED) status were changed based on effect sizes from meta-analyses. In the baseline scenario of 2.9% screening coverage, 2.4% of the adult German population received a subsequent intervention between 2009 and 2018. If every second PHC patient would have been screened for alcohol use, 21% of adult residents in Germany would have received BI or RT by the end of the ten-year simulation period. In this scenario, population-level alcohol consumption would be 11% lower than it was in 2018, without any impact on HED prevalence. Screening coverage rates below 10% were not found to have a measurable effect on drinking levels. CONCLUSIONS: Large-scale implementation of SBIRT in PHC settings can yield substantial reductions of alcohol consumption in Germany. As high screening coverage rates may only be achievable in the long run, other effective alcohol policies are required to achieve short-term reduction of alcohol use and attributable harm in Germany. There is large potential to apply this open-access simulation model to other settings and for other alcohol interventions.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».