Calibrating the Alcohol Use Disorders Identification Test-Consumption (AUDIT-C) for detecting alcohol-related problems among Canadian, UK and US soldiers: cross-sectional pre-deployment and post-deployment survey results
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Excessive alcohol use can bring about adverse health and work-related consequences in civilian and military populations. Screening for excessive drinking can help identify individuals at risk for alcohol-related problems who may require clinical interventions. The brief validated measures of alcohol use such as the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT), or abbreviated AUDIT-Consumption (AUDIT-C), are often included in military deployment screening and epidemiologic surveys, but appropriate cut-points must be used to effectively identify individuals at risk. Although the conventional AUDIT-C cut-points ≥4 for men and ≥3 for women are commonly used, recent validation studies of veterans and civilians recommend higher cut-points to minimise misclassification and overestimation of alcohol-related problems. This study aims to ascertain optimal AUDIT-C cut-points for detecting alcohol-related problems among serving Canadian, UK and US soldiers. DESIGN: Cross-sectional pre/post-deployment survey data were used. SETTINGS: Comprised Army locations in Canada and UK, and selected US Army units. PARTICIPANTS: Included soldiers in each of the above-mentioned settings. OUTCOME MEASURES: Soldiers' AUDIT scores for hazardous and harmful alcohol use or high levels of alcohol problems served as a benchmark against which optimal sex-specific AUDIT-C cut-points were assessed. RESULTS: Across the three-nation samples, AUDIT-C cut-points of ≥6/7 for men and ≥5/6 for women performed well in detecting hazardous and harmful alcohol use and provided comparable prevalence estimates to AUDIT scores ≥8 for men and ≥7 for women. The AUDIT-C cut-point ≥8/9 for both men and women performed fair-to-good when benchmarked against AUDIT ≥16, although inflated AUDIT-C-derived prevalence estimates and low positive predictive values were observed. CONCLUSION: This multi-national study provides valuable information regarding appropriate AUDIT-C cut-points for detecting hazardous and harmful alcohol use, and high levels of alcohol problems among soldiers. Such information can be useful for population surveillance, pre-deployment/post-deployment screening of military personnel, and clinical practice.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».