Drink like a man? Modified Poisson analysis of adolescent binge drinking in the US, 1976–2022
Notice bibliographique
Résumé
This study estimates temporal trajectories and sociodemographic disparities in underage adolescent binge drinking in the United States over the past four decades. By compiling 47 waves of national representative data from the Monitoring the Future (MTF) study between 1976 and 2022, we analyzed two types of adolescent binge drinking behaviors, past-two-week excessive drinking and drunkenness in the past 30 days, using the innovative modified Poisson (mixture) approach to grouped and right-censored counts (GRC). The overall decrease in incidence rates was attributable to substantial reductions in the risks of excessive drinking (45.77% in 1980 and 12.62% in 2022) and drunkenness (35.12% in 1998 and 14.81% in 2022). However, at-risk adolescents only showed mild reductions in incidence rates over time. While males consistently drank more often and were at a higher risk of binge drinking and drunkenness than females, the sex disparities tended to converge over time. The modified Poisson approach is a useful tool to estimate incidence, risk, and at-risk incidence in epidemiological studies with GRC counts. The alarming high incidence rates of at-risk adolescents, especially males, warrant further investigation. • Modified Poisson regression directly models grouped and right-censored counts. • Incidence of adolescent binge drinking in the United States shows an overall decline. • The decline is attributable to less adolescents at risk of binge drinking. • At-risk adolescents only showed mild reductions in incidence rates over time. • Salient sex disparities tended to converge over time.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».