Protocol to study the role of alcohol consumption and alcohol control policy for economic development and health in membership countries of the Association of South East Asian Nations (ASEAN) 2000–2023: A modelling study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Economic development leads to higher life expectancy, and in most countries is also associated with a higher level of alcohol consumption, as more people start to consume alcohol. As alcohol consumption is a major risk factor for many diseases, this reduces life expectancy, and in turn slows down economic development. However, alcohol control policies may reduce consumption and mitigate the detrimental effects of alcohol use on life expectancy and the economy. The objectives of this study are to quantify the interrelations between alcohol control policies, levels and patterns of consumption, life expectancy, and economic development for the ASEAN countries between 2000 and today. Methods and analysis Secondary data analysis of available data, using a cross-sectionally correlated and time-wise autoregressive model for the main conceptual model. In addition, the detrimental effects of alcohol consumption on economic development are estimated directly and indirectly via its effect on health indicators. Ethics and dissemination As a secondary analysis of publicly available data, this study did not require approval of a research ethics board. Its results will be disseminated via peer-reviewed publications, webinars and other forms available to decision-makers. Strengths and limitations of this study Selection of a region (ASEAN countries) which experienced high growth of economic wealth as measured by increases in per capita gross domestic product in purchasing power parity. Standardized comparable data from international agencies (World Bank, World Health Organization) Strong conceptual model Sufficient data points to conduct the cross-sectionally correlated and time-wise autoregressive model Potential practical implications on health policy.
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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 | 0,034 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,117 | 0,018 |
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 ».