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Enregistrement W4387440684 · doi:10.1093/alcalc/agad063

Unrecorded alcohol consumption in Lithuania: a modelling study for 2000–2021

2023· article· en· W4387440684 sur OpenAlexaff
Mindaugas Štelemėkas, Nijolė Goštautaitė Midttun, Shannon Lange, Vaida Liutkutė, Jakob Manthey, Laura Miščikienė, Janina Petkevičienė, Ričardas Radišauskas, Jürgen Rehm, Justina Trišauskė, Tadas Telksnys, Mark James Thompson

Notice bibliographique

RevueAlcohol and Alcoholism · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensCanada Research ChairsPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of Health
Mots-clésPer capitaAlcohol consumptionConsumption (sociology)AlcoholHarmPublic healthEnvironmental healthDemographyMedicinePolitical sciencePopulationBiologyLawSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the study was to estimate unrecorded alcohol consumption in Lithuania for the period 2000-2021 using an indirect method for modelling consumption based on official consumption data and indicators of alcohol-related harm. Methodology employed for estimating the unrecorded alcohol consumption was proposed by Norström and was based on the country's 2019 European Health Interview Survey and indicators of fully alcohol-attributable mortality. The proportion of unrecorded alcohol consumption was estimated as 8.30% (95% CI 7.7-8.9%) for 2019 in Lithuania. The estimated total (recorded and unrecorded) alcohol per capita consumption among individuals 15 years of age and older in 2019 was 12.2 L of pure alcohol, 1.01 (95% CI 0.94-1.09%) L of which is likely unrecorded. The lowest unrecorded alcohol level was estimated for 2009 and 2014, while 2018 had the highest level (i.e. 9.33% of total alcohol per capita consumption). Unrecorded alcohol consumption in Lithuania is likely to be modest when compared to recorded alcohol consumption, the latter of which still remains a major challenge to public health.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,197
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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