Underage drinking in Brazil: findings from a community household survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Previous studies have estimated the 30-day prevalence of alcohol use to be approximately 21% among youth in Brazil, despite the legal drinking age of 18 years. The present study aimed to determine the prevalence of underage drinking and its associated factors among adolescents in Brazil. METHODS: The 3rd National Survey on Drug Use by the Brazilian Population (III Levantamento Nacional sobre o Uso de Drogas pela População Brasileira) is a nationwide, multi-stage, probability-sample household survey. Herein, youth between the ages of 12-17 years were included. Lifetime and 12-month alcohol use prevalence were estimated. Factors associated with 12-month alcohol use were evaluated through multivariate analysis considering survey weights and design. RESULTS: Overall, 628 youth were interviewed. Estimated lifetime and 12-month alcohol use were 34.3% (standard error [SE] = 1.9) and 22.2% (SE = 1.7), respectively. Factors associated with 12-month drinking were: other/no religion vs. Christianity; living in rural vs. urban areas; self-reported diagnosis of depression vs. no self-reported depression; lifetime tobacco use vs. no history of tobacco use; and any illicit drug use vs. no history of illicit drug use. CONCLUSION: Considering that alcohol use is a major risk factor for early death among Brazilian youth, our findings highlight the importance of preventative measures to reduce underage drinking.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».