Calling time on low-risk drinking guidelines: An evaluation of alternative methods to communicate risks of alcohol use to consumers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current epidemiological analyses suggest there is no risk-free level of alcohol consumption. Awareness remains low and consumption levels high. There is limited research on the types of alcohol warning label (AWL) messages to address this concern. AIMS: We tested alternative AWL messages with young adults to identify effective methods of communicating Canada's 2023 Guidance on Alcohol and Health. METHODS: We recruited 332 young adults attending two Canadian universities who drank at least monthly. Participants' knowledge of health risks from alcohol was assessed. Six AWLs were developed to communicate (a) traditional "low risk" limits, (b) alcohol's cancer risk, (c) guidelines to keep mortality risk below 1 %, (d) reduced life expectancy in minutes per drink, (e) reduced life expectancy in months or (f) a "drink less" message. AWLs were rated for impact on purchasing, clarity, discomfort and degree of annoyance caused. Mixed regression was used to analyse the rated scores all compared with a control message which recommended consumers drink responsibly. T-tests were used to test for significance between the impact ratings of the AWLs. The AWLs were also discussed by a focus group. RESULTS: Participants correctly identified liver cirrhosis (93.37 %) and pancreatitis (85.84 %) as caused by alcohol, fewer identified throat (38.25 %) or breast cancer (24.70 %). All six experimental AWLs were rated as significantly more impactful on purchasing behaviour than the control. The highest mean ratings were received for the 'Cancer Risk' (3.09, 95 % CIs: 2.95-3.25), the '5 Minutes of Life Lost per Drink' (3.01, 95 % CIs: 2.87-3.16) and 'Three Months of Life Lost' (2.96, 95 % CIs: 2.82-3.11) AWLs. Traditional drinking guideline messages and a '1 % mortality risk' message performed relatively poorly. These results were confirmed by qualitative analysis of the focus group discussion. CONCLUSIONS: Health communications, including AWLs, may be more effective if they highlight specific, tangible risks from alcohol consumption such as cancer and potential impacts on life expectancy.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».