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 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 | 0,006 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».