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Enregistrement W4255558714 · doi:10.36315/2020inpact049

ATTRIBUTIONS FOR CHANGE AMONG YOUNG ADULT BINGE DRINKERS

2020· article· en· W4255558714 sur OpenAlexaff
Youkyung Hwangbo, Rachel Pace, Allison Wallace, James MacKillop, James G. Murphy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBinge drinkingDemographyMarital statusMedicineYoung adultBehavior changePsychologyGerontologyEnvironmental healthInjury preventionPoison controlSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Problem drinking has been shown to increase through adolescence, peak from ages 18-22, and decrease thereafter (Jackson & Sartor, 2016).Research on natural recovery suggests that reasons for reduction may be associated with factors such as social capital, marital status, parenthood, employment, and religious and academic involvement (Vik, Cellucci & Ivers, 2003;Dawson, Grant, Stinson & Chou, 2006;Misch, 2007;Lee & Sher, 2018).Methods: The current study analyzed the 8-month follow up data of 444 participants from Project BETA, an ongoing study aimed at longitudinally examining trajectories of alcohol misuse in emerging adults (ages 21.5-24.99 at enrollment) over the course of 3 years.Participants were 57.3% female, 46.4% White, and 42.3% Black.They reported the change in their drinking level over the past month and the extent to which a variety of factors helped them to change their drinking.Furthermore, change in self-reported drinking was assessed in relation to the specific factors participants had selected.Results: Regarding drinking level, 15.7% reported an increase, 40.4% reported no change and 43.8% reported a decrease.The most prevalent factors endorsed for decreased drinking levels were change in employment situation (55.9%), change in diet to eat healthier foods (49.7%), limiting access to money (47.7%), change in financial situation (46.7%), and change in social group (44.6%).Chi square analyses were conducted for gender, race, alterations in drinking level and factors associated with the change.Independent samples t-tests were conducted to compare the change in average drinks per week from baseline to 8-months for White and Black participants in association with the specific factors they had selected.Discussion: Further research is needed to investigate how drinking behavior can be influenced if participants are given accurate feedback on their level of drinking and the efficacy of factors associated with changes in that target behavior.Keywords: Binge drinking, young adult, natural recovery, factors for changes in drinking level, differences between genders and ethnicity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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