Alcohol consumption during the COVID-19 pandemic in Europe: a large-scale cross-sectional study in 21 countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims: The aim of this project was to investigate changes in alcohol consumption during the first months of the pandemic in Europe as well as its associations with income and experiences of distress related to the COVID-19 pandemic. Design: Cross-sectional online survey conducted between April 24 and July 22 of 2020. Setting: 21 European countries. Participants: 31,964 adults reporting past-year drinking. Measurements: Changes in alcohol consumption were measured by asking respondents about changes during the previous month in their drinking frequency, the quantity they consumed, and incidence of heavy episodic drinking events. Individual indicators were combined into an aggregated consumption-change score and scaled to a possible range: -1 to +1. Using this score as outcome, multilevel linear regressions tested changes in overall drinking, taking into account sampling weights and baseline alcohol consumption (AUDIT-C) and country of residence serving as random intercept. Similar models were conducted for each single consumption-change indicator. Findings: In almost all countries, the consumption-change score indicated alcohol use to decrease on average; except in Ireland and the UK, where alcohol consumption on average remained unchanged or increased, respectively. Decreases in drinking were mostly driven by a reduced frequency of heavy episodic drinking. Declines in consumption were less marked among those with low- or average incomes, and those experiencing distress. Conclusions: Our research suggests alcohol consumption to decline on average during the first months of the pandemic in Europe. The findings suggest both reduced availability of alcohol and increased distress may have affected alcohol consumption, although the former seemed to have a greater impact, at least in terms of immediate effects. Monitoring of mid- and long-term consequences will be crucial in understanding how this public health crisis impacts alcohol consumption.
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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 | 0,009 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».