Changes in self-reported alcohol consumption at high and low consumption in the wake of the COVID-19 pandemic: a test of the polarization hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
Background The Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic and associated public health measures impacted alcohol use. It was hypothesized that the COVID-19 pandemic led to a polarization of drinking–that is, heavy drinkers increased their drinking, while light to moderate drinkers decreased their drinking. The aim of the current study was to probe deeper into this hypothesis to determine precisely which segment of heavy drinkers increased their consumption. Methods We obtained data from the Reducing Alcohol Related Harm Standard European Alcohol Survey for Lithuania, for two separate years; 2015 (n = 1354, mean age = 41.04 ± 13.04, females = 680, 50.2%) and 2020 (n = 1015, mean age = 42.27 ± 13.44, females = 513, 50.5%). Average daily consumption (in grams per day) was decomposed into deciles and compared pre-COVID-19 to onset of the COVID-19 pandemic across the 10th, 9th, and 1st deciles. To test our hypothesis we conducted a non-parametric pairwise comparison (Mann-Whitney U test) of alcohol consumption at the upper deciles. We also conducted a multivariate linear regression using mental well-being and sociodemographic variables as predictors of consumption. Results Alcohol consumption decreased from 2015 to 2020, mean = 11.49 cl of pure alcohol (SD = 8.23) vs. mean = 10.71 cl of pure alcohol (SD = 12.12), p <.00001, respectively. However, in the highest decile there was an increase from 2015 to 2020 mean = 29.26 cl of pure alcohol (SD = 5.44) vs. mean = 39.23 cl of pure alcohol (SD = 20.58), p = .0003, respectively. This reversal pattern was not observed in the second highest nor the lowest decile. The multivariate model was significant (F(11,1881) = 20.85, p <.00001, adjusted R2 = 0.10) and showed significant year by sex interaction (p = .021) and year by occupation interaction (p = .023) on alcohol consumption. Conclusion Although COVID-19 was associated with declines in alcohol consumption, in Lithuania it appears that there was an increase in consumption among the heaviest drinkers, driven partially by a smaller difference in consumption between males and females.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».