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Enregistrement W3192701357 · doi:10.1111/add.15662

Concurrent validity of an estimator of weekly alcohol consumption (EWAC) based on the extended AUDIT

2021· article· en· W3192701357 sur OpenAlexfundno aff
Peter Dutey‐Magni, Jamie Brown, John Holmes, Julia Sinclair

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchool for Public Health ResearchMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchMedical Research Council CanadaCancer Research UKPublic Health Research ProgrammeWessex Academic Health Science Network
Mots-clésAlcohol Use Disorders Identification TestAuditMetric (unit)Alcohol consumptionStatisticsReceiver operating characteristicStandard deviationMedicineStandard errorEstimatorAlcoholPoison controlDemographyPsychologyMathematicsInjury preventionEnvironmental healthOperations managementBusinessAccountingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: The three-question Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT-C) is frequently used in healthcare for screening and brief advice about levels of alcohol consumption. AUDIT-C scores (0-12) provide feedback as categories of risk rather than estimates of actual alcohol intake, an important metric for behaviour change. The study aimed to (i) develop a continuous metric from the Extended AUDIT-C expressed in United Kingdom (UK) units (8 g pure ethanol), offering equivalent accuracy, and providing a direct estimator of weekly alcohol consumption (EWAC) and (ii) evaluate the EWAC's bias and error using the graduated-frequency (GF) questionnaire as a reference standard of alcohol consumption. DESIGN: Cross-sectional diagnostic study based on a nationally-representative survey. SETTINGS: Community dwelling households in England. PARTICIPANTS: A total of 22 404 household residents aged ≥16 years reporting drinking alcohol at least occasionally. MEASUREMENTS: Computer-assisted personal interviews consisting of (i) AUDIT questionnaire with extended response items (the 'Extended AUDIT') and (ii) GF. Primary outcomes were: mean deviation <1 UK unit (metric of bias); root-mean-square deviation <2 UK units (metric of total error) between EWAC and GF. The secondary outcome was the receiver operating characteristic area under the curve for predicting alcohol consumption in excess of 14 and 35 UK units. FINDINGS: EWAC had a positive bias of 0.2 UK units (95% CI = 0.08, 0.4) compared with GF. Deviations were skewed: whereas the mean error was ±11 UK units/week [9.5, 11.9], in half of participants the deviation between EWAC and GF was between 0 and ±2.1 UK units/week. EWAC predicted consumption in excess of 14 UK units/week with a significantly greater area under the curve (0.918 [0.914, 0.923]) than AUDIT-C (0.870 [0.864, 0.876]) or the full AUDIT (0.854 [0.847, 0.860]). CONCLUSIONS: A new estimator of weekly alcohol consumption, which uses answers to the Extended AUDIT-C, meets the targeted bias tolerance. It is superior in accuracy to AUDIT-C and the full 10-item AUDIT when predicting consumption thresholds, making it a reliable complement to the Extended AUDIT-C for health promotion interventions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,166
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,166
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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