Utility of the Brief Young Adult Alcohol Consequences Questionnaire to Identify College Students At-Risk for Alcohol Related Problems: Relative Operating Characteristics across Seven Countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is important to identify students who would benefit from early interventions to reduce harmful drinking patterns and associated consequences. the Brief Young Adult Alcohol Consequences Questionnaire (B-YAACQ) could be particularly useful as a screening tool in university settings. Objectives. The present study examined the utility of the B-YAACQ to distinguish among students at-risk for problematic alcohol use as measured by the AUDIT. Objectives: The present study examined the utility of the B-YAACQ to distinguish among students at-risk for problematic alcohol use as measured by the AUDIT. Methods: A sample of 6382 students (mean age=20.28, SD=3.75, 72.2% females) from seven countries (i.e., U.S., Canada, South-Africa, Spain, Argentina, Uruguay, England) completed the B-YAACQ, the AUDIT and different measures of alcohol use. Results: ROC analyses suggested that a cutoff score of 5 maximized the YAACQ’s discrimination utility to differentiate between students at low versus moderate/high risk in the total sample and across countries (except in Canada, where the cutoff was 4). In addition, a cutoff of 7 differentiated between students at low/moderate versus high risk in the total sample, while cutoffs of 10, 9, 8 and 7 differentiate between students at low/moderate versus high risk in Uruguay, U.S and Spain (10), Argentina (9), England (8), and Canada and South-Africa (7), respectively. Students classified at the three risk levels (i.e., low, moderate and high) differed in age (i.e., a younger age was associated with higher risk) and drinking patters (i.e., higher drinking frequency, quantity, binge drinking and AUDIT and B-YAACQ scores in the higher risk groups). Conclusions: This study suggest that the B-YAACQ is a useful tool to identify college students at-risk for experiencing problematic patterns of alcohol use.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».