Dynamic Changes in Drinking Behaviour among Subpopulations of Youth during the COVID-19 Pandemic: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Youth drinking is highly heterogenous, and subpopulations representing different alcohol use patterns may have responded differently to the COVID-19 pandemic. This study examined changing patterns of alcohol use in subpopulations of the youth population over the first two years of the pandemic. METHOD: We used linked survey data from 5367 Canadian secondary school students who participated in three consecutive waves of the COMPASS study between 2018/19 and 2020/21. Latent transition analysis (LTA) was used to identify patterns of alcohol use based on the frequency of drinking and frequency of binge drinking and to estimate the probability of transitioning between identified patterns. RESULTS: LTA identified five patterns of alcohol use each representing a unique subpopulation: abstainer, occasional drinker-no binging, occasional binge drinker, monthly binge drinker, weekly binge drinker. Probability of being engaged in binge drinking for a subpopulation of occasional drinkers pre-pandemic was 61%, which reduced to 43% during the early-pandemic period. A lower proportion of occasional binge drinkers reported moving to monthly or weekly binge drinking. Female occasional drinkers were more likely to move to binge drinking patterns during the pandemic than males. CONCLUSIONS: Less frequent drinking and younger students were more likely to reduce their drinking and binge drinking than more established drinkers during the COVID-19 pandemic. Understanding of heterogenous patterns of alcohol drinking and different responses to public health crises may inform future preventive programs tailored to target subpopulations more effectively.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».