Evaluating the progress of alcohol policies in Burundi against the WHO ‘best buy’ interventions: implications for public health.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Alcohol use is a major global health risk, with Global South countries experiencing greater harm per litre of alcohol consumed than those in the Global North. In Burundi, a country with a low-income economy, 16.6% of people aged 15 and above binge drink, and over 30% of women drink during pregnancy. This paper examines current alcohol policies in Burundi, how well they match the WHO ‘best buy’ policy options, and stakeholder views on their implementation. Methods: We searched for policy documents via online searches, visits to government offices, and snowball sampling from contact with key stakeholders. Semi-structured interviews were conducted with ten stakeholders. The WHO-European Action Plan to Reduce the Harmful Use of Alcohol (EAPA) tool was used to analyse the extent to which Burundi has adopted recommended policy standards. Interviews were thematically analysed using NVivo software. Results: Only nine of the 34 WHO-EAPA indicators are addressed, seven out of 34 indicators are mentioned with no clear actions, and 18 are not addressed in the eight policy documents that met our inclusion criteria. The large proportion of indicators absent from Burundi policy relate to availability, pricing and taxation, drinking-driving, taxation, and marketing. An absence of legislation to support existing policies, industry interference, corruption, and cultural norms around alcohol were identified as key barriers to implementation. Conclusions: Burundi should enact laws to support existing policies and design regulations targeting marketing and advertising. Government and civil society coalitions should report and address any alcohol industry influence in policymaking and implementation.
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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 | 0,131 | 0,179 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».