Highly endorsed screening and assessment scales for alcohol problems: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Problems associated with alcohol use are multidimensional with psychiatric, psychological, physical, and social aspects, which makes it challenging to choose appropriate assessment scales. However, there has been no systematic evaluation of existing alcohol scales. METHODS: A systematic literature search was conducted for articles that assessed the psychometric properties of scales for alcohol use disorder on March 19, 2023, using Medline, EMBASE, and PsycINFO. Only scales whose original development papers were cited more than 20 times were included. The methodological quality and psychometric properties of the scales were evaluated using COnsensus-based Standards for the selection of health Measurement INstruments. The overall rating of the scales were assessed with a score ranging from 0 to 18. RESULTS: In total, 314 studies and 40 scales were identified. These scales differ widely in measurement methods, target populations, and psychometric properties. The overall mean score was 6.3, and only the following three scales received >9 points suggesting a moderate level of evidence: Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT), Alcohol Dependence Scale (ADS), and Short Alcohol Dependence Data Questionnaire (SADD). Measurement error and responsiveness were not evaluated or reported in the included scales. CONCLUSIONS: Although the AUDIT, ADS, and SADD were rated the highest among the 40 scales, they showed, at most, a moderate level of evidence. These findings underscore the need to accumulate further evidence to assure the quality of the scales. It may be advisable to select and combine scales to meet the purpose of the assessment.
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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 | 0,016 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».