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Record W2973199801 · doi:10.1055/s-0039-1696121

Bedeutung von nicht-registriertem Alkohol für die Erfassung des pro-Kopf-Konsums

2019· article· de· W2973199801 on OpenAlexaff
Charlotte Probst, Jakob Manthey, Jürgen Rehm

Bibliographic record

VenueSuchttherapie · 2019
Typearticle
Languagede
FieldSocial Sciences
TopicConsumer behavior in food and health
Canadian institutionsCentre for Addiction and Mental Health
Fundersnot available
KeywordsGynecologyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Einleitung Alkoholkonsum ist einer der wichtigsten Risikofaktoren in Europa für Morbidität und Mortalität, auf den etwa 10% der gesamten Krankheitslast zurückzuführen ist. Nicht-registrierter Alkohol, d. h. Alkohol, der nicht in offiziellen Statistiken erfasst wird, macht einen bedeutenden Bestandteil des gesamten Alkoholkonsums aus. Daher sollte nicht-registrierter Alkohol auch bei der Quantifizierung der alkohol-attributablen Krankheitslast berücksichtigt werden. Methode In dem Beitrag werden die Ergebnisse zweier Studien vorgestellt, in denen der Konsum von nicht-registriertem Alkohol hinsichtlich Menge, Art und Anteil am Gesamtkonsum in insgesamt 17 europäischen Ländern anhand querschnittlicher Daten untersucht wurde. In dem europäischen ‚Reducing Alcohol Related Harm‘ (RARHA) Projekt wurde der Konsum nicht-registrierten Alkohols in einer Stichprobe von 11 146 Erwachsenen (18 – 64 Jahre) in Kroatien, Finnland, Griechenland, Ungarn, Polen und Spanien erfasst. In ‚STEPwise approach to surveillance‘ (STEPS) Surveys der Weltgesundheitsorganisation wurde der Konsum nicht-registrierten Alkohols in Armenien, Aserbaidschan, Weißrussland, Georgien, Kirgisistan, Republik Moldawien, Tadschikistan, Turkmenistan und Usbekistan in einer Stichprobe von 36 212 Erwachsenen (18 – 69 Jahre) erfasst. Ergebnis Die Ergebnisse beider Studien zeigen, dass ein substanzieller Anteil des Gesamtkonsums von bis zu 50% (Georgien, Griechenland) auf nicht-registrierten Alkohol zurückzuführen ist. Mit der Ausnahme von Tadschikistan ging der Großteil (über 50%) des nicht-registrierten Alkohols in den untersuchten Ländern auf zu Hause hergestellten Alkohol (Bier, Wein und Spirituosen) zurück. Diskussion Nicht-registrierter Alkohol stellt eine bedeutsame Komponente des in Europa konsumierten Alkohols dar und muss daher in der Quantifizierung der alkohol-attributablen Krankheitslast berücksichtigt werden. Dies setzt eine systematische Erfassung nicht-registrierten Alkohols in Europa voraus, die bislang noch unvollständig ist.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.013
Threshold uncertainty score0.070

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.040
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.060
GPT teacher head0.368
Teacher spread0.308 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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