The impact of an integrated alcohol policy: The example of Lithuania
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although integrated alcohol policies, characterised by being consistent, structurally connected and interdependent, are considered to be best practices, very few evaluations of such policies exist. We evaluated the impact of two phases of integrated alcohol policies implemented in Lithuania in 2008/2009 and 2017/2018 on adult (15+ years of age) alcohol per capita consumption. METHODS: Alcohol per capita consumption was the main outcome, based on national data from Statistics Lithuania. Time-series analyses using generalised additive mixed models were used, and unrecorded consumption trends were examined. A sensitivity analysis was conducted with data from the World Health Organization. RESULTS: The two phases of integrated alcohol policies were associated with average reductions in adult alcohol per capita consumption of almost 1 litre (-0.88 L; 95% confidence interval -1.43; -0.34). Sensitivity analyses with comparable international data on Lithuania yielded similar results. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Integrated alcohol policies had a substantial effect on the average level of consumption. However, the effect of major single policies for Lithuania and other Baltic countries has been estimated to be of about the same magnitude. We conclude that in order to be successful, integrated alcohol policies should include at least one major effective population-based policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».