An analysis of intersectional disparities in alcohol consumption in the US
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol is one of the leading causes of preventable deaths in the United States (US). Prior research has demonstrated that alcohol consumption and related mortality are socially patterned; however, no study has investigated intersectional disparities in alcohol consumption, i.e., attending to how social positions overlap and interact. In this study, we used an innovative intersectional approach (Multilevel Analysis of Individual Heterogeneity and Discriminatory Accuracy, MAIHDA) and data from a large nationally representative survey (the National Health Interview Survey, 2000–2018) to quantify inter-categorical disparities in alcohol consumption in the US (proportion of current drinkers, and average consumption amongst drinkers), along dimensions of sex, race and ethnicity, age, and level of education. Our analysis revealed significant intersectional disparities in both the prevalence of drinking and the average consumption by drinkers. Young, highly educated White men were the most likely to be current drinkers and consumed the highest amounts of alcohol on average, whilst racially and ethnically minoritized women with lower education were the least likely to drink and had the lowest levels of alcohol consumption, across all age categories. Notably, we found significant interaction effects for many intersectional strata, with much higher consumption estimated for some groups than traditional additive approaches would suggest. By identifying specific understudied groups with high consumption, such as young American Indian or Alaska Native (AI/AN) men, adult Black men with low education, and older White women with high education, this analysis has important implications for future research, policy, and praxis. This is the first known application of MAIHDA to account for a skewed outcome, highlighting and addressing critical methodological considerations. • Rarely has intersectionality been applied to alcohol consumption disparities. • We used MAIHDA to predict alcohol outcomes by sex, race, age, and education level. • We found significant interaction effects for many intersectional strata. • Several understudied groups were found to have higher consumption than expected. • This is the first demonstration of intersectional MAIHDA with a skewed outcome.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».