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Record W4385813725 · doi:10.24095/hpcdp.43.8.03f

Forte consommation épisodique d’alcool et consommation autodéclarée accrue d’alcool pendant la pandémie de COVID-19 : un regard sur les travailleurs de première ligne et les travailleurs essentiels au Canada

2023· article· fr· W4385813725 on OpenAlexaffvenueabout
Mélanie Varin, Jeyasakthi Venugopal, Le Li, Kate Hill MacEachern, Murray Weeks, Melissa M. Baker, Anne‐Marie Lowe

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicCOVID-19 and Mental Health
Canadian institutionsPublic Health Agency of Canada
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction Alors que des données probantes montrent que certains travailleurs de première ligne et travailleurs essentiels ont augmenté leur consommation d’alcool pendant la pandémie de COVID-19, cette question n’a pas été étudiée au Canada. Méthodologie À l’aide des données de l’Enquête sur la COVID-19 et la santé mentale (ECSM) de 2020, nous avons calculé la prévalence pondérée de la consommation autodéclarée accrue d’alcool et de la forte consommation épisodique d’alcool et les intervalles de confiance à 95 % correspondants pour trois groupes de population : travailleurs de première ligne, travailleurs essentiels et travailleurs autres que de première ligne ou essentiels. Nous avons effectué une analyse de régression logistique pour étudier les associations entre les déterminants sociaux de la santé, la santé mentale et la consommation d’alcool pour chaque groupe. Résultats La prévalence de la consommation accrue d’alcool et celle de la forte consommation épisodique d’alcool au cours du dernier mois ne différaient pas entre les travailleurs de première ligne, les travailleurs essentiels et les autres travailleurs. Au sein des trois groupes, les personnes ne s’identifiant pas comme appartenant à un groupe racisé avaient des probabilités supérieures dans les deux résultats. Le fait d’avoir obtenu un résultat positif au dépistage du trouble d’anxiété généralisée ou du trouble de l’humeur était significativement associé à une consommation accrue d’alcool chez les trois groupes. Chez les travailleurs de première ligne et les travailleurs essentiels, les personnes de genre féminin étaient beaucoup moins susceptibles que celles de genre masculin de faire état d’une forte consommation épisodique d’alcool. Chez les travailleurs essentiels seulement, on a établi une association significative entre le fait de vivre dans une région rurale et une probabilité moindre de consommation accrue d’alcool, ainsi qu’une association significative entre le fait d’avoir obtenu un résultat positif au dépistage du trouble de stress post-traumatique et une probabilité plus élevée de forte consommation épisodique d’alcool. Chez les travailleurs de première ligne seulement, on a établi une association significative entre le fait de vivre dans une région rurale et une probabilité moindre de forte consommation épisodique d’alcool. Conclusion Même si les travailleurs de première ligne et les travailleurs essentiels ne se sont pas révélés plus susceptibles de faire état d’une consommation accrue d’alcool et d’une forte consommation épisodique d’alcool que les autres travailleurs, des différences ont été établies dans les facteurs associés à la consommation d’alcool. Ces résultats montrent l’importance d’analyser chaque groupe séparément pour obtenir des données aptes à orienter les stratégies ciblées de prévention.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.009
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 score0.035
Threshold uncertainty score0.086

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.041
GPT teacher head0.364
Teacher spread0.323 · 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
Published2023
Admission routes3
Has abstractyes

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