Associations of State-Level Alcohol Policies and Population Use Rates With Alcohol Use and Binge Drinking Among U.S. 4-Year College Students, 2008–2019
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The prevalence of binge drinking among U.S. college students has decreased over the last two decades but remains high. We examined the extent to which state-level alcohol policies and drinking environments are associated with excessive and underage alcohol use among college students. METHOD: Repeated cross-sectional surveys were administered to 902,486 college students ages 18-24 years from 591 4-year institutions in 47 states biannually from 2008 to 2019. Time-varying, state-level Alcohol Policy Scale (APS) scores and population-level binge drinking and alcohol consumption rates were examined in relation to students' 30-day alcohol use (1+ days) and frequent use (20+ days), and 2-week binge drinking (5+ drinks in a sitting). RESULTS: < .01). Associations were significant for underage students (ages 18-20 years) but significantly stronger for older students (ages 21-24 years). State population levels of binge drinking and alcohol consumption were only positively associated with drinking outcomes for students age 21 years and older. CONCLUSIONS: Alcohol use and binge drinking were less prevalent among young adults attending college in states with more restrictive alcohol policies and among students age 21 and older in states with lower state rates of binge drinking and alcohol consumption. Lifelong patterns of alcohol use can begin in college, and findings indicate that state alcohol policies are a foundation on which community- and campus-level preventive efforts can build.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».