Unrecorded alcohol consumption in Lithuania: a modelling study for 2000–2021
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».