Is Buying and Drinking Zero and Low Alcohol Beer a Higher Socio-Economic Phenomenon? Analysis of British Survey Data, 2015–2018 and Household Purchase Data 2015–2020
Notice bibliographique
Résumé
Zero and low alcohol products, particularly beer, are gaining consideration as a method to reduce consumption of ethanol. We do not know if this approach is likely to increase or decrease health inequalities. The aim of the study was to determine if the purchase and consumption of zero and low alcohol beers differs by demographic and socio-economic characteristics of consumers. Based on British household purchase data from 79,411 households and on British survey data of more than 104,635 adult (18+) respondents, we estimated the likelihood of buying and drinking zero (ABV = 0.0%) and low alcohol (ABV > 0.0% and ≤ 3.5%) beer by a range of socio-demographic characteristics. We found that buying and consuming zero alcohol beer is much more likely to occur in younger age groups, in more affluent households, and in those with higher social grades, with gaps in buying zero alcohol beer between households in higher and lower social grades widening between 2015 and 2020. Buying and drinking low alcohol beer had less consistent relationships with socio-demographic characteristics, but was strongly driven by households that normally buy and drink the most alcohol. Common to many health-related behaviours, it seems that it is the more affluent that lead the way in choosing zero or low alcohol products. Whilst the increased availability of zero and low alcohol products might be a useful tool to reduce overall ethanol consumption in the more socially advantageous part of society, it may be less beneficial for the rest of the population. Other evidence-based alcohol policy measures that lessen health inequalities, need to go hand-in-hand with those promoting the uptake of zero and low alcohol beer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».