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Enregistrement W4404661016 · doi:10.1093/pubmed/fdae288

An evaluation of the impact of a national Minimum Unit Price on alcohol policy on alcohol behaviours

2024· article· en· W4404661016 sur OpenAlexaff
Gretta Mohan

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésAlcohol Use Disorders Identification TestEnvironmental healthAuditMedicineSocioeconomic statusPopulationPoison controlDemographyAttritionPublic healthUnit (ring theory)Injury preventionPsychologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In 2018, Scotland pioneered national legislation which set a Minimum Unit Price (MUP) of 50 pence (∼US$0.64, €0.59) per unit of UK alcohol sold (8 g/10 ml). To inform policy development, we examine the policy effect using the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT-C), employing longitudinal data for over 17 200 individuals. METHODS: The effect of MUP on AUDIT-C scores is inferred by employing difference-in-difference regression. Pre- and post-intervention alcohol behaviours of individuals from Scotland are compared to a matched 'control' from England. Drinking at hazardous and harmful levels could be identified, as well as the frequency of alcohol consumption, number of drinks and heavy episodic drinking. Estimates adjust for demographic, socioeconomic and health characteristics. Potential inequalities by gender, age and household income are examined. RESULTS: MUP led to an estimated 5.3% reduction in the number of drinks consumed on drinking occasions, though a statistically significant effect on overall reported AUDIT-C scores or drinking at hazardous levels was not detected, with few differential effects for subgroups. CONCLUSIONS: Differences in the findings of this research compared to other studies may be explained by differences in population coverage collected in the survey data, compared to more comprehensive, population-wide administrative data, as well as sample attrition.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,244
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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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