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Enregistrement W4402198144 · doi:10.2196/60052

Ecological Momentary Assessment of Alcohol Marketing Exposure, Alcohol Use, and Purchases Among University Students: Prospective Cohort Study

2024· article· en· W4402198144 sur OpenAlexvenueno aff
Min Jin Zhang, Tzu Tsun Luk, Sai Yin Ho, Man Ping Wang, TH Lam, Yee Tak Derek Cheung

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlcoholProspective cohort studyEnvironmental healthCohortLogistic regressionUnit of alcoholCohort studyMedicinePsychologyDemographyAlcohol consumptionSurgeryInternal medicineBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The relationships between alcohol marketing exposure, alcohol use, and purchase have been widely studied. However, prospective studies examining the causal relationships in real-world settings using mobile health tools are limited. Objective We used ecological momentary assessment (EMA) to examine both the within-person– and between-person–level effects of alcohol marketing exposure on any alcohol use, amount of alcohol use, any alcohol purchase, and frequency of alcohol purchase among university students. Methods From January to June 2020, we conducted a prospective cohort study via EMA among university students in Hong Kong who reported current drinking. Over 14 consecutive days, each participant completed 5 fixed-interval, signal-contingent EMAs daily via a smartphone app. Each EMA asked about the number and types of alcohol marketing exposures, the amount and types of alcohol used, and whether any alcohol was purchased, all within the past 3 hours. We used 2-part models, including multilevel logistic regressions and multilevel gamma regressions, to examine if the number of alcohol marketing exposure was associated with subsequent alcohol use and alcohol purchase. Results A total of 49 students participated, with 33% (16/49) being male. The mean age was 22.6 (SD 2.6) years. They completed 2360 EMAs (completion rate: 2360/3430, 68.8%). Participants reported exposure to alcohol marketing in 5.9% (140/2360), alcohol use in 6.1% (145/2360), and alcohol purchase in 2.4% (56/2360) of all the EMAs. At the between-person level, exposure to more alcohol marketing predicted a higher likelihood of alcohol use (adjusted odd ratio [AOR]=3.51, 95% CI 1.29-9.54) and a higher likelihood of alcohol purchase (AOR=4.59, 95% CI 1.46-14.49) the following day. Exposure to more alcohol marketing did not increase the amount of alcohol use or frequency of alcohol purchases the following day in participants who used or purchased alcohol. At the within-person level, exposure to more alcohol marketing was not associated with a higher likelihood of alcohol use, amount of alcohol use, higher likelihood of alcohol purchase, or frequency of alcohol purchases the following day (all Ps>.05). Each additional exposure to alcohol marketing within 1 week predicted an increase of 0.85 alcoholic drinks consumed in the following week (adjusted B=0.85, 95% CI 0.09-1.61). On days of reporting alcohol use, the 3 measures for alcohol marketing receptivity were not associated with more alcohol use or purchase (all Ps>.05). Conclusions By using EMA, we provided the first evidence for the effect of alcohol marketing exposure on initiating alcohol use and purchase in current-drinking university students. Our findings provide evidence of the regulation of alcohol marketing for the reduction of alcohol use and purchase among young adults.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,335 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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