Associations entre l’adhésion aux mesures de santé publique et les changements dans la consommation d’alcool chez les adultes d’âge moyen et les aînés pendant la pandémie de COVID-19 : Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement (ÉLCV)
Bibliographic record
Abstract
Introduction La pandémie de COVID-19 et les mesures de santé publique associées pourraient avoir influencé la consommation d’alcool. Nos recherches visaient à évaluer si l’adhésion aux mesures de santé publique était associée à des changements dans la consommation d’alcool et l’hyperalcoolisation rapide pendant la pandémie de COVID-19. Méthodologie Une étude de cohorte prospective a été menée auprès de participants (50 à 96 ans) de l’Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement (N = 23 615). Des rapports de cotes ajustés (RCa) ont été estimés à partir de modèles de régression logistique multinomiale pour les associations entre l’adhésion aux mesures de santé publique (quarantaine volontaire, participation à des rassemblements publics, sortie du domicile, port du masque et lavage des mains), les changements autodéclarés de la consommation d’alcool au cours de la première année de la pandémie et les changements mesurés de manière prospective dans la fréquence de consommation d’alcool et dans la fréquence des épisodes d’hyperalcoolisation rapide entre 2015-2018 et 2020 Résultats Au cours de la première année de la pandémie, 13 % (n = 2733) des participants ont déclaré avoir augmenté leur consommation d’alcool, alors que 13 % (n = 2921) ont déclaré l’avoir diminuée. Les mesures prospectives suggèrent que 19,1 % (n = 4421) ont augmenté et 34,5 % (n = 7971) ont diminué leur fréquence de consommation, alors que 12,9 % (n = 1427) ont augmenté et 17,6 % (n = 1953) ont diminué la fréquence des épisodes d’hyperalcoolisation rapide. Une forte adhésion aux mesures de santé publique, comparée à une faible adhésion, a été associée à une probabilité plus élevée de diminution de la fréquence de consommation d’alcool (RCa = 1,17; intervalle de confiance [IC] à 95 % : 1,06 à 1,30). Aucune association n’a été observée entre l’adhésion aux mesures de santé publique et les changements autodéclarés dans la consommation d’alcool ou dans la fréquence des épisodes d’hyperalcoolisation rapide. Les associations sont consistantes entre les groupes socioéconomiques. Conclusion L’adhésion aux mesures de santé publique a été associée à une diminution, et non à une augmentation, de la fréquence de consommation d’alcool chez les adultes de 50 à 96 ans au cours de la première année de la pandémie de COVID-19.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".