Alcohol use and COVID-19: three-year impact for the Czech Republic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of the study was to describe alcohol consumption and its changes in the Czech Republic during the period of governmental restrictions related to the COVID-19 pandemic. To this goal, an overview of the governmental measures that may have affected alcohol consumption was compiled from various sources (mostly media reports). METHODS: The paper analyses three surveys where the group from Charles University, Prague, participated in design and execution: the European Study Group on Alcohol use and COVID-19 (ESAC) convenience online survey that (in Czechia) took place at the onset of the COVID-19 pandemic in Europe, in April through June 2020 (n = 1,434), a computer-assisted web interviews (CAWI) survey carried out in November 2021 (n = 790), and another CAWI survey carried out in November 2022 (n = 1,738). These are complemented by a brief overview of official data on alcohol sales between 2019 and 2021 in Czechia from two sources, Ministry of Finance of the Czech Republic and the Nielsen IQ market research company. RESULTS: Changes in alcohol use appeared to be distributed among the population unequally, when the pandemic influenced different population groups in a different way. In all three surveys, the majority of respondents reported no change in their drinking frequency or quantity. Decreases in alcohol use were more prevalent than increases. Most pronounced changes were detected in at-risk drinkers, who have increased their alcohol use. Official revenue data suggest a small reduction in total alcohol sales in 2019-2021. CONCLUSIONS: Our research results do not support the hypothesis that substantial and unexpected social and economic changes caused by the COVID-19 pandemic, along with corresponding measures, acted as stressors that would have caused the majority of people in Czechia changing their behaviour related to alcohol use; however, high-risk users increased their consumption.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».