Cross-sectional study on the characteristics of unrecorded alcohol consumption in nine newly independent states between 2013 and 2017
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: As unrecorded alcohol use contributes to a substantial burden of disease, this study characterises this phenomenon in newly independent states (NIS) of the former Soviet Union with regard to the sources of unrecorded alcohol, and the proportion of unrecorded of total alcohol consumption. We also investigate associated sociodemographic characteristics and drinking patterns. DESIGN: Cross-sectional data on overall and unrecorded alcohol use in the past 7 days from WHO STEPwise Approach to NCD Risk Factor Surveillance (STEPS) surveys. Descriptive statistics were calculated at the country level, hierarchical logistic and linear regression models were used to investigate sociodemographic characteristics and drinking patterns associated with using unrecorded alcohol. SETTING: Nine NIS (Armenia, Azerbaijan, Belarus, Georgia, Kyrgyzstan, Republic of Moldova, Tajikistan, Turkmenistan and Uzbekistan) in the years 2013-2017. PARTICIPANTS: Nationally representative samples including a total of 36 259 participants. RESULTS: A total of 6251 participants (19.7%; 95% CI 7.9% to 31.5%) reported alcohol consumption in the past 7 days, 2185 of which (35.1%; 95% CI 8.2% to 62.0%) reported unrecorded alcohol consumption with pronounced differences between countries. The population-weighted average proportion of unrecorded consumption in nine NIS was 8.7% (95% CI 5.9% to 12.4%). The most common type of unrecorded alcohol was home-made spirits, followed by home-made beer and wine. Older (45-69 vs 25-44 years) and unemployed (vs employed) participants had higher odds of using unrecorded alcohol. More nuanced sociodemographic differences were observed for specific types of unrecorded alcohol. CONCLUSIONS: This contribution is the first to highlight both, prevalence and composition of unrecorded alcohol consumption in nine NIS. The observed proportions and sources of unrecorded alcohol are discussed in light of local challenges in policy implementation, especially in regard to the newly formed Eurasian Economic Union (EAEU), as some but not all NIS are in the EAEU.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».