Riassunto

Introduzione: nonostante una sovrabbondanza di termini che nel tempo hanno connotato il fenomeno usualmente definito come alcolismo, o dipendenza alcolica, questa è stata universalmente considerata una patologia unitaria da esperti, media e profani.

Obiettivi: verificare se esistano diverse configurazioni di dipendenza da alcol e abuso di alcol corrispondenti ai diversi Paesi.

Disegno: analisi secondaria di un set di dati di un progetto europeo condotto nel 2013-2014. L’analisi è stata adesso effettuata attraverso più strumenti di intelligenza artificiale e di statistica: la rete neurale Self Organizing Map (SOM), il Multidimensional Scaling Population Algorithm (MSPA) e il K-Means clustering algorithm.

Setting e partecipanti: 1.767 partecipanti al progetto europeo trattati in unità specialistiche per la dipendenza alcolica di 9 Paesi/Regioni d’Europa.

Principali misure di outcome: i pazienti sono stati intervistati per accertare la loro corrispondenza agli 11 sintomi del DSM-4 utilizzati per la diagnosi di “dipendenza da alcol” e “abuso di alcol”, facendo seguito a un precedente studio che usava una metodologia statistica tradizionale. 

Risultati: i risultati confermano che i sintomi di “dipendenza da alcol” e “abuso di alcol”, identificati dal DSM-4 sono distribuiti in Europa secondo modalità geografiche differenti: centro-settentrionale e meridionale, con una macroarea intermedia. Queste potrebbero in parte corrispondere a diverse tipologie di cultura del bere.

Conclusioni: secondo gli autori, l’alcolismo non appare una patologia unitaria, ma variabile secondo le diverse culture e contesti sociali, e va trattato di conseguenza.

 Parole chiave: , , , , ,

Abstract

Background: although there is an overabundance of terms that over time have connoted the phenomenon usually defined as Alcoholism, or Alcohol Dependence, this has been universally considered a unitary disease by experts, the media and lay people.

Objectives: to investigate whether there is a variety of configurations of alcohol dependence and alcohol abuse corresponding to different countries.

Design: secondary analysis of a dataset from a European project conducted in 2013-2014. The analysis was carried out mainly based on both artificial intelligence and statistical tools: Self Organizing Map (SOM) Neural Network, Multidimensional Scaling Population Algorithm (MSPA), and K-Means clustering algorithm.

Setting and participants: 1,767 participants in a European project treated in specialist alcohol dependence units in 9 countries/regions of Europe.

Main outcome measures: patients were interviewed to ascertain their correspondence to the 11 DSM-4 symptoms used for the diagnosis of ‘alcohol dependence’ and ‘alcohol abuse’, following up on a previous study that used traditional statistical methodology. 

Results: results confirm that the symptoms of ‘alcohol dependence’ and ‘alcohol abuse’ identified by the DSM-4 are distributed according to distinct European geographical macroareas: Central-Northern and Southern, with an intermediate macroarea. These could partly correspond to different typologies of drinking cultures in the different macroareas.

Conclusions: alcoholism does not appear to be a unitary disease, but varies according to different cultures and social contexts, and should be treated appropriately.

 Keywords: , , , , ,

 

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