Self-reported changes in alcohol and tobacco use during COVID-19: findings from the eastern part of WHO European Region
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic might impact substance use behaviours around the globe. In this study, we investigate changes in alcohol and tobacco use in the second half of 2020 in countries of the eastern part of the WHO European Region. METHODS: Self-reported changes in alcohol and tobacco use among 11 295 adults from 18 countries in the eastern part of the WHO European Region were collected between August 2020 and January 2021. The non-probabilistic sample was weighted for age, gender and education. For each country, proportions of respondents reporting a decrease, no change or increase in substance use over the past 3 months were examined, and multinomial regression models were used to test associations with age, gender and past-year alcohol use. RESULTS: In most countries, about half of the respondents indicating past-year alcohol or tobacco use reported no change in their substance use. Of those alcohol users who reported changes in their alcohol use, a larger proportion reported a decrease than an increase in most countries. The opposite was true for tobacco use. Women, young adults and past-year harmful alcohol users were identified as being more likely to change their substance use behaviour. CONCLUSION: We found diverging overall trends for alcohol and tobacco use in the second half of 2020. The patterns of change vary according to age, gender and past-year substance use. Individuals at risk to increase their substance use during the COVID-19 pandemic require most policy considerations.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».