Forte consommation épisodique d’alcool et consommation autodéclarée accrue d’alcool pendant la pandémie de COVID-19 : un regard sur les travailleurs de première ligne et les travailleurs essentiels au Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Alors que des données probantes montrent que certains travailleurs de première ligne et travailleurs essentiels ont augmenté leur consommation d’alcool pendant la pandémie de COVID-19, cette question n’a pas été étudiée au Canada. Méthodologie À l’aide des données de l’Enquête sur la COVID-19 et la santé mentale (ECSM) de 2020, nous avons calculé la prévalence pondérée de la consommation autodéclarée accrue d’alcool et de la forte consommation épisodique d’alcool et les intervalles de confiance à 95 % correspondants pour trois groupes de population : travailleurs de première ligne, travailleurs essentiels et travailleurs autres que de première ligne ou essentiels. Nous avons effectué une analyse de régression logistique pour étudier les associations entre les déterminants sociaux de la santé, la santé mentale et la consommation d’alcool pour chaque groupe. Résultats La prévalence de la consommation accrue d’alcool et celle de la forte consommation épisodique d’alcool au cours du dernier mois ne différaient pas entre les travailleurs de première ligne, les travailleurs essentiels et les autres travailleurs. Au sein des trois groupes, les personnes ne s’identifiant pas comme appartenant à un groupe racisé avaient des probabilités supérieures dans les deux résultats. Le fait d’avoir obtenu un résultat positif au dépistage du trouble d’anxiété généralisée ou du trouble de l’humeur était significativement associé à une consommation accrue d’alcool chez les trois groupes. Chez les travailleurs de première ligne et les travailleurs essentiels, les personnes de genre féminin étaient beaucoup moins susceptibles que celles de genre masculin de faire état d’une forte consommation épisodique d’alcool. Chez les travailleurs essentiels seulement, on a établi une association significative entre le fait de vivre dans une région rurale et une probabilité moindre de consommation accrue d’alcool, ainsi qu’une association significative entre le fait d’avoir obtenu un résultat positif au dépistage du trouble de stress post-traumatique et une probabilité plus élevée de forte consommation épisodique d’alcool. Chez les travailleurs de première ligne seulement, on a établi une association significative entre le fait de vivre dans une région rurale et une probabilité moindre de forte consommation épisodique d’alcool. Conclusion Même si les travailleurs de première ligne et les travailleurs essentiels ne se sont pas révélés plus susceptibles de faire état d’une consommation accrue d’alcool et d’une forte consommation épisodique d’alcool que les autres travailleurs, des différences ont été établies dans les facteurs associés à la consommation d’alcool. Ces résultats montrent l’importance d’analyser chaque groupe séparément pour obtenir des données aptes à orienter les stratégies ciblées de prévention.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 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 ».