The socioeconomic profile of alcohol use in Europe: findings from 33 European countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alcohol’s detrimental health effects do not affect everyone equally but accumulate in people with low socioeconomic status (SES). Using data from the 2021 Standard European Alcohol Survey, we explore gender- and SES-specific consumption patterns, and COVID-19 related changes in consumption across Europe. Methods: Cross-sectional population-based survey data from 54,354 adults from 33 European countries plus Spain-Catalonia were analysed. Five alcohol indicators were of interest: prevalence of past-year alcohol use; and, among past-year alcohol users, prevalence of monthly/more frequent risky-single-occasion-drinking (monthly+ RSOD); prevalence of high-risk alcohol use (40+/60+ grams pure alcohol daily for women/men); mean daily grams of pure alcohol consumed; and self-reported consumption changes during COVID-19. Alcohol indicators were age-standardised and decomposed by gender and SES (education attainment), and analysed using regression models with location-specific random intercepts. Results: Across jurisdictions, past-year alcohol use, monthly+ RSOD, and high-risk drinking were all commonly reported, with distinct gender-specific socioeconomic profiles. While high-SES men and women were generally more likely to report past-year alcohol use, monthly+ RSOD and high-risk drinking were more prevalent among currently drinking low/mid-SES compared to high-SES men. No such SES differences in risky drinking were observed among women, however, female alcohol users with high SES reported higher mean daily drinking levels. High-SES women but not men were more likely to both increase and decrease their drinking during COVID-19 compared to their low/mid-SES counterparts. Conclusion: High consumption levels and distinct socioeconomic profiles among men and women highlight the need for effective alcohol policies to reduce health inequalities in Europe.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».