Diagnostic validity of drinking behaviour for identifying alcohol use disorder: Findings from a representative sample of community adults and an inpatient clinical sample
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Alcohol consumption is an inherent feature of alcohol use disorder (AUD), and drinking patterns may be diagnostically informative. This study had three aims: (1) to examine the classification accuracy of several individually analysed drinking behavior measures in a large sample of US community adults; (2) to extend the findings to an adult clinical sample; and (3) to examine potential sex differences. DESIGN: In cross-sectional epidemiological and clinical datasets, receiver operating characteristic (ROC) curves were used to evaluate diagnostic classification using area under the curve (AUC), accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV). SETTING AND PARTICIPANTS: Two samples were examined: a large random sample of US community adults who reported past-year drinking (n = 25 773, AUD = 20%) and a clinical sample from a Canadian inpatient addiction treatment centre (n = 1341, AUD = 82%). MEASUREMENTS: Classifiers included measures of quantity/frequency (e.g. drinks/drinking day, largest drinks/drinking day, number of drinking days and heavy drinking frequency). The clinical criterion (reference standard) was AUD diagnostic status per structured clinical interview (community sample) or a symptom checklist (clinical sample). FINDINGS: All drinking indicators were statistically significant classifiers of AUD (AUCs = 0.60-0.92, Ps<0.0001). Heavy drinking frequency indicators performed optimally in both the community (AUCs = 0.78-0.87; accuracy = 0.72-0.80) and clinical (AUCs = 0.85-0.92; accuracy = 0.77-0.89) samples. Collectively, the most discriminating drinking behaviours were number of heavy drinking episodes and frequency of exceeding drinking low-risk guidelines. No substantive sex differences were observed across drinking metrics. CONCLUSIONS: Quantitative drinking indices appear to perform well at classifying alcohol use disorder (AUD) in both a large community adult and inpatient sample, robustly identifying AUD at rates much better than chance and above accepted clinical classification benchmarks, with limited differences by sex. These findings broadly support the potential clinical utility of quantitative drinking indicators in routine patient assessment.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».