NAD Research report Andel av befolkningen i Norge med et risikofylt alkoholkonsum målt gjennom Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT) TORLEIF HALKJELSVIK & ELISABET E. STORVOLL ABSTRACT BAKGRUNN Vi var interessert i andelen av befolkningen i Norge som ifølge Verdens Helseorganisasjon (WHO) sine retningslinjer burde få oppfølging av primærhelsetjenesten i henhold til tre ulike nivåer av risikodrikking. I tillegg undersøkte vi sammenhengen mellom risikofylt drikking og de demografiske variablene kjønn, alder og utdanning. MATERIALE OG METODE I årene 2012 og 2013 gjennomførte Statistisk Sentralbyrå 4048 telefonintervjuer i et tilfeldig utvalg av befolkningen i alderen 16 til 79 år (svarprosent = 55,3 %). Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT), et screeninginstrument for primærhelsetjenesten, ble brukt til å kartlegge potensiell problemdrikking. Vi benyttet beskrivende statistikk og lineær regresjonsanalyse. RESULTATER Omtrent 17 % av utvalget skåret innenfor grenseverdiene hvor WHO anbefaler enkel rådgivning og/eller videre oppfølging, Av disse var 2 % over grenseverdiene for de to alvorligste risikokategoriene. Det var mest risikofylt drikking blant menn, og spesielt menn i alderen 16 til 50 år. Blant kvinner var det mest risikofylt drikking i aldersgruppen 16 til 30 år. Regresjonsanalysen viste at alder, kjønn og utdanning predikerte AUDIT sumskårer. KONKLUSJON En stor andel er innen den minst alvorlige risikogruppen, hvor enkle råd om å kutte ned på alkoholen har blitt foreslått som tiltak. Det er en stor overvekt av yngre (16 til 30 år) i denne gruppen, og fra aldersgruppen 20 år og eldre var det en stor overvekt av menn. Dette er individer som ikke nødvendigvis har et alkoholproblem, men som har økt risiko for negative konsekvenser som skader under beruselse, og/eller å utvikle misbruk eller avhengighet over tid. KEYWORDS alcohol, AUDIT, risk, population study Submitted 29.01.2014 Final version accepted 21.05.2014 De helsemessige skadene av alkohol er godt dokumentert, og alkohol er en viktig risikofaktor for om lag 60 ulike sykdommer og tilstander (Anderson & Baumberg, 2006). Noen av problemene kan i sin helhet tilskrives alkoholbruk, som for eksempel alkoholavhengighet og akutt alkoholforgiftning. I de fleste tilfellene vil imidlertid kun en viss andel av sykdoms- eller skadetilfellene kunne tilskrives alkohol, som for eksempel ulike kreftformer, depresjon, og ulykker. Alkohol utgjør med andre ord en betydelig trussel mot folkehelsen, og ble i 2010 rangert som den 4. viktigste risikofaktoren for tap av friske leveår i Vest-Europa (Lim et al., 2012). I tillegg er alkoholbruk forbundet med et bredt spekter av sosiale problemer som vold, utrygg oppvekst og produksjonstap i arbeidslivet. Mange av de negative konsekvensene av alkoholbruk rammer altså andre enn konsumenten selv både personer i de nære omgivelsen og samfunnet i vid forstand (Storvoll et al., 2010; Babor, et al., 2010). 10.2478/nsad-2014-0035
Tabell 1. WHOs risikokategorier for alkoholbruk. Risiko 1 (Skåre 8 15) Risiko 2 (Skåre 16 19) Risiko 3 (Skåre 20 40) Enkle råd om redusering av alkoholforbruk. Enkle råd, kort rådgivning og oppfølging, med videre diagnostisering dersom pasienten ikke klarer å forbedre seg eller ved mistanke om avhengighet. Henvisning til spesialist for diagnostisering og behandling. På grunn av de store problemene alkohol påfører enkeltindivider og samfunnet, er det viktig å vite hvor stor andel av befolkningen som har et risikofylt bruksmønster. Å kartlegge dette er imidlertid ingen enkel oppgave, og ulike tilnærminger brukes både i Norge og i andre land. I denne artikkelen rapporterer vi resultater fra en populasjonsstudie gjennomført i Norge i 2012 og 2013 hvor Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT) ble benyttet. Hvordan anslå andelen med et risikofylt alkoholkonsum? I Norge har det vært få omfattende forsøk på å beregne andelen i befolkningen med et risikofylt drikkemønster, dvs. alkoholbruk som har potensiale for negative konsekvenser og/eller som på sikt kan være avhengighetsskapende. Det har derimot vært forsøk på å kartlegge antall stordrikkere (Amundsen, 2010) eller andelen av befolkningen som kvalifiserer for diagnosene alkoholavhengighet eller alkoholmisbruk (Kringlen, Torgersen, & Cramer, 2001). For eksempel ble det i en rapport fra SIRUS (Amundsen, 2010) brukt ulike metoder for å anslå antall stordrikkere, definert av et gjennomsnittlig forbruk over 10 cl (ca. 78 g) ren alkohol per dag. To av metodene anslo antall stordrikkere til å være et sted mellom 2,0% og 3,5% av befolkningen over 15 år i årene 2005 og 2007, mens et estimat på en øvre grense for året 2007 var 10,8 %. I motsetning til metoder som forsøker å kartlegge misbruk og avhengighet er AUDIT et screeninginstrument som ofte benyttes til å kartlegge risikofylt drikking (alkoholkonsum med potensiale for negative konsekvenser og/eller som på sikt kan være avhengighetsskapende). Dette screeninginstrumentet ble utviklet i regi av Verdens Helseorganisasjon (WHO), og var ment for tidlig avdekking av alkoholproblemer i primærhelsetjenesten (Saunders, Aasland, Babor, De La Fuente, & Grant, 1993). AUDIT består av 10 spørsmål om forbruk, avhengighet og konsekvenser av drikking, og gir en skåre fra 0 til 40. Ifølge WHO (Babor, Higgins-Biddle, Saunders, & Monteiro, 2001) kan denne skåren brukes som indikasjon på hvilke tiltak som bør iverksettes av helsepersonell etter tre ulike kategorier av problembruk (se Tabell 1). Selv om AUDIT ble utviklet til bruk i primærhelsetjenesten, benyttes den ofte i befolkningsundersøkelser (Reinert & Allen, 2007). I Norge er den brukt både i befolkningen generelt (Mathiesen, Nome, Richter, & Eisemann, 2013) og blant unge voksne (Norström & Pape, 2012). For eksempel ble det på bakgrunn av en norsk befolkningsundersøkelse i 2007, anslått at 30,0% av 18-79-årige menn og 12,6% av kvinnene har et risikofylt alkoholforbruk, definert ved en AUDIT-skåre på 8 eller mer (Mathiesen et al., 2013). Det var en tydelig sammenheng mellom alder og skårer på. 5 6
AUDIT, hvor yngre ikke uventet viste høyest grad av risikofylt drikking. Et problem med studien var den lave svarprosenten (33%). Resultater fra andre nordiske land AUDIT har blitt brukt i en rekke undersøkelser i andre nordiske land. Det har blitt rapportert AUDIT-skårer fra finske undersøkelser basert på en cut-off på 11+ (f.eks. Holmila, 1995), men dersom vi holder oss til WHOs grenseverdi på 8+ viser en finsk rapport (Huhtanen, Miekkala, Mustonen, & Mäkelä, 2011) med data fra 2008, at totalt 27% av den finske befolkningen skårer 8 eller mer. For menn var andelen 39%, og for kvinner 14%. En svensk studie med data fra 1997 viste at 17.9% av menn og 5.1% av kvinner kom over grenseverdien på 8+ (Bergman & Källmén, 2002). I nyere data, fra 2009, var andelen 15.1% for menn og 15.0% blant kvinner dersom man brukte cut-off 8+ for menn og 6+ for kvinner (Källmén, Wennberg, Leifman, Bergman, & Berman, 2011). Med tanke på at svenske menn har tre ganger så høy alkoholrelatert dødelighet som kvinner (se f.eks. Andreasson, Holder, Norström, Österberg, & Rossow, 2006), kan man stille spørsmål ved disse tallene og bruken av 6+ som cutoff for kvinner. Når AUDIT brukes i befolkningsundersøkelser, er det altså langt flere finner enn svensker som skårer over WHOs grenseverdi (8+) for når man burde få enkle råd om redusering av alkoholforbruk. Ser man på tall for alkoholkonsum i Norge, Sverige og Finland, er det trolig at de norske tallene vil ligge nærmere de svenske enn de finske. Den registrerte omsetningen av liter ren alkohol per innbygger over 15 år var omtrent 3 liter høyere i Finland enn i Sverige og Norge i siste halvdel av 2000-tallet (Edland-Gryt, Bryhni, Skretting, Lund, & Bye 2012, Tabell 1.5). Hensikten med studien Vi har flere delmål i denne studien. Først ønsker vi å vise en oversikt over hvordan folk svarer på en rekke indikatorer på et risikofylt alkoholkonsum, dvs. hvordan fordelingen på spørsmålene i AUDIT er i en befolkningsstudie. Hva som oppfattes som vanlig og uvanlig alkoholbruk er gjerne knyttet til egen omgangskrets og til enkelttilfeller, og det kan derfor være nyttig å ha en oversikt over fordelingen i befolkningen på en rekke spørsmål om alkoholbruk. Det andre delmålet er å vise andelen i Norge som ifølge WHOs retningslinjer burde få veiledning eller annen oppfølging knyttet til alkoholbruk. Vi bruker da inndelingen fra Tabell 1 hvor anbefalt tiltak er beskrevet, og vi oppgir andel som faller innenfor de ulike kategoriene fordelt på kjønn og alder. Dette kan være en pekepinn på hvor sannsynlig det er at en person i en gitt demografisk gruppe har et risikofylt drikkemønster. Et siste delmål er å statistisk teste sammenhengen mellom risikofylt drikking, som målt med AUDIT og de demografiske variablene kjønn, alder og utdanning. Materiale og metode Data er fra undersøkelsen «Tobakk- og rusmiddelbruk i Norge» som Statistisk Sentralbyrå (SSB) gjennomfører på oppdrag fra Statens Institutt for Rusmiddelforskning (SIRUS). Dataene i denne artikkelen er samlet i 2012 (mai til november) og 2013 (april til juni). Vi bruker data fra begge årene for å få et større utvalg og dermed bedre estimat når resultatene brytes ned på
Tabell 2. AUDIT-spørsmål og svaralternativ med svarandel. 1. Hvor ofte drikker du alkohol? Aldri Månedlig eller mindre 2 4 ganger i måneden 2 3 ganger i uka 4+ ganger i uka 13.1% 33.2% 39.4% 13.2% 1.1% 2. Hvor mange alkoholenheter (en drink, et glass vin eller 1 liten flaske pilsnerøl) tar du på en typisk drikkedag? 1 2 3 4 5 6 7 9 10 eller flere 46.1% 26.0% 14.3% 7.8% 5.8% 3. Hvor ofte drikker du seks alkoholenheter eller mer? 41.2% 38.4% 15.3% 4.6% 0.5% 4. Hvor ofte i løpet av siste året var du ikke i stand til å stoppe å drikke etter at du hadde begynt? 89.2% 7.8% 2.0% 0.4% 0.5% 5. Hvor ofte i løpet av siste året unnlot du å gjøre ting du skulle ha gjort pga. drikking? 88.7% 9.4% 1.4% 0.2% 0.4% 6. Hvor ofte starter du dagen din med alkohol? 94.0% 5.0% 0.4% 0.2% 0.4% 7. Hvor ofte i løpet av det siste året har du hatt skyldfølelse pga. drikking? 79.3% 17.9% 2.1% 0.5% 0.3% 8. Hvor ofte i løpet av det siste året har det vært umulig å huske hva som hendte kvelden før pga drikking? 81.4% 16.2% 1.8% 0.3% 0.3% 9. Har du eller andre blitt skadet som følge av at du har drukket? Nei Ja, men ikke i løpet av siste år Ja, i løpet av siste år 83.6% 14.0% 2.5% 10. Har en slektning, venn eller lege bekymret seg over drikkingen din, eller antydet at du bør redusere? Nei Ja, men ikke i løpet av siste år Ja, i løpet av siste år 95.9% 2.4% 1.7% Merknad. Spørsmålsformuleringene over er hentet fra den originale AUDIT, mens ordlyden brukt i SSB-surveyen var tilpasset telefonintervju. kjønn og alder. Begge årene ble det trukket et randomisert utvalg på 3000 personer i alderen 16 til 79 basert på Folkeregisteret, og et tilleggsutvalg på 700 i alderen 16 til 30. Vi korrigerte for effekten av tilleggsutvalget ved vekting av data. Totalt 82 personer var døde eller bodde i utlandet, 24,2% av det resterende utvalget var ikke mulig. 5 6
Tabell 3. Prosentandel for 2012 og 2013 (N=3910) som kategoriseres innen de tre risikogruppene (se Tabell 1). Andel for menn (M) og kvinner (K) i parentes. Alder Risiko 1 (M/K) Risiko 2 (M/K) Risiko 3 (M/K) 16-20 32.4 (33.1/31.5) 2.9 (2.9/3.0) 2.1 (2.9/1.2) 21-30 29.6 (39.9/19.2) 3.5 (4.3/2.9) 1.5 (2.0/0.9) 31-40 15.1 (25.4/4.6) 0.7 (0.8/0.6) 0.7 (0.0/1.4) 41-50 12.0 (19.7/4.1) 0.4 (0.8/0.0) 0.3 (0.5/0.0) 51-60 7.8 (11.1/4.4) 0.5 (0.9/0.0) 0.5 (0.6/0.3) 61 2.8 (4.2/1.5) 0.0 (0.0/0.0) 0.6 (0.8/0.5) Totalt 14.9 (21.0/8.9) 1.2 (1.5/0.8) 0.8 (1.0/0.7) å oppnå kontakt med, 16,1% ville ikke delta, og 4,5% var forhindret fra å delta. Svarprosenten ble da 55,3%, men var noe lavere i aldersgruppen 21 30 og noe høyere i aldersgruppen 61-79. De med grunnskoleutdanning eller ingen utdanning var underrepresentert, og de med universitetsutdanning var overrepresentert. For å korrigere for demografiske skjevheter ble utvalget vektet for kjønn, alder, utdanning og region. Alle respondentene fikk et brev i posten som informerte om studien og ble så intervjuet på telefon. Foreldrene til de under 18 år ble også informert om studien. Spørsmålene i AUDIT, med svaralternativer, er presentert i Tabell 2. Total AUDITskåre ble beregnet ved å gi 0 poeng for hvert svar i første kolonne, 1 poeng for andre kolonne, 2 poeng for tredje kolonne, osv. Det er dermed mulig å oppnå en totalskåre fra 0 til 40, hvor en høyere skåre innebærer mer risikofylt konsum. Respondentene som oppgav at de ikke drakk alkohol fikk skåren 0. Resultater De tre første spørsmålene i Tabell 2 handler om alkoholkonsum, og vi ser at en stor andel av utvalget (nesten 30%) drikker fra 5 enheter og oppover en typisk drikkedag. Rundt 20% av utvalget drikker mer enn seks alkoholenheter månedlig eller oftere. Ser vi på spørsmålene 4 til 6, som i utgangspunktet er ment som tegn på avhengighet, så er det relativt få som opplever disse tegnene og problemene månedlig eller mer. For de fysiske og psykiske konsekvensene av høyt alkoholbruk i spørsmålene 7 til 10, er bildet noe mer variert. I Tabell 3 vises prosentandelen som faller innenfor de tre risikogruppene (se forklaring i Tabell 1). Samlet sett burde rundt 17% 1 av utvalget få rådgivning og/eller oppfølging knyttet til eget alkoholbruk, ifølge WHOs retningslinjer. De fleste av disse var i den mildeste risikokategorien (enkle råd om redusering av alkoholforbruk). For menn i alderen 16 til 50 og kvinner i alderen 16 til 30, var andelen som falt innenfor denne kategorien relativt høy (fra 1 til 2 av 5). I de to høyeste risikokategoriene var det relativt få personer (rundt 2% av utvalget), men dette utgjør likevel en betydelig gruppe av befolkningen. Dette gjaldt særlig blant unge menn (16 30 år), hvor rundt 6 % havnet i gruppene Risiko 2 eller Risiko 3. Generelt sett var det flest menn som hadde et risikofylt alkoholbruk. En lineær regresjonsanalyse med de uavhengige variablene alder, kjønn og utdanning (se Tabell 4) viste at for hvert årskull i utvalget minket AUDIT-skåren
Tabell 4. Lineær regresjon med AUDIT sumskåre som avhengig variabel. Koeffisient Standardfeil 99 % K.I. ß Konstant 9.788 0.276 9.077, 10.499 Alder -0.078 0.004-0.087, -0.069 -.330 Kjønn Kvinne -1.820 0.118-2.125, -1,515 -.227 Utdanning a Videregående 0.889 0.177 0.432, 1.346.110 Høyere 0.642 0.179 0.179, 1.104.079 R 2 = 0.17; K.I. = Konfidensintervall; ß = Standardisert regresjonskoeffisient a Referansekategori for utdanning = Grunnskole med gjennomsnittlig 0,08 poeng. Kvinner skåret 1,82 poeng mindre enn menn. Resultater for utdanning (dummy-kodet) viste at både de med videregående utdanning og de med høyere utdanning skårte høyere enn de med grunnskoleutdanning. Det var større forskjell mellom grunnskole og videregående (0,89 poeng), enn mellom grunnskole og de med høyere utdanning (0,64 poeng). Effektene av alle variablene var statistisk signifikante, p < 0,001, og kunne samlet forklare rundt 17 prosent av variasjonen i AUDIT-skårene. 2 Diskusjon AUDIT, et screeningverktøy for risikofylt alkoholkonsum til bruk i primærhelsetjenesten, ble gitt til et tilnærmet representativt utvalg av den norske befolkningen. Den totale andelen av utvalget som burde få rådgivning eller oppfølging ifølge WHOs retningslinjer tilsvarer en sjettedel av befolkningen. Noen av disse har nok allerede alvorlige problemer med alkohol, men de aller fleste var i den mildeste av risikokategoriene, med et bruksmønster med avhengighetspotensiale eller med høy risiko for andre negative konsekvenser. Selv om dette er en relativt høy andel, så ligger resultatene godt under anslagene i en tidligere norsk studie (Mathiesen et al., 2013) hvor 30,0% av de mannlige og 12,6% av de kvinnelige respondentene skårte 8 eller mer på AUDIT (vs. 23,5 og 10,4% i denne studien). Forskjellene kan skyldes responsraten (seleksjon), formatet på surveyen (telefon vs. post), eller andre ukjente faktorer. Felles for studiene er den sterke sammenhengen mellom et risikofylt drikkemønster og de demografiske variablene kjønn og alder. Problematisk drikking fremsto som klart mest vanlig for menn og i de yngste aldersgruppene. Resultatene for utdanning var ikke så sterke, men de med kun grunnskoleutdanning skårte lavest. Vi har ikke undersøkt denne sammenhengen nærmere, men det kan tenkes at de små forskjellene her skyldes høyere drikkefrekvens for de med høyere utdanning (Østhus, Bye, & Storvoll, 2011), og trenger ikke nødvendigvis være assosiert med problemer knyttet til drikking. I lys av en økende bekymring for alkoholkonsumet blant kvinner (Meld.St. 30, 2011 2012), er det viktig å merke seg at menn fortsatt er langt mer utsatt for potensiell problemdrikking slik det er definert med instrumentet AUDIT. Ett unntak er den aller yngste aldersgruppen (16-20 år),. 5 6
hvor omtrent like mange gutter og jenter faller innenfor de to laveste risikogruppene. I et folkehelseperspektiv vil det derfor være vel så viktig å fokusere på menns som på kvinners forbruk. Omfanget av risikofylt drikking, målt ved en AUDIT-skåre på 8+, var på omtrent samme nivå i Norge som i Sverige, men begge landene lå langt under anslagene fra Finland. Dette var ikke uventet siden det totale alkoholkonsumet i Finland er høyere. Det har vist seg at forskjeller i totalkonsum gjerne gjenspeiler seg i alle konsumentgrupper (f.eks. Skog, 1985), og et høyere forbruk vil derfor gjerne innebære flere med et potensielt problematisk konsum. I finske studier har man ofte valgt å bruke en høyere cut-off enn i Norge (skåre på 11 eller mer; Holmila, 1995; Huhtanen et al., 2011). Hva som blir sett på som akseptert av konsekvenser knyttet til alkoholbruk er nok kulturelt betinget, og siden noen av spørsmålene i AUDIT er knyttet til sosiale problemer, vil nok en høyere cut-off verdi til en viss grad kunne rettferdiggjøres. På den andre siden er det kanskje ikke hensiktsmessig å justere AUDIT etter hva som er et normalt eller unormalt i en populasjon. Selv om det ifølge våre estimater er relativt normalt for en ung mann å havne i Risikogruppe 1, så er ikke dette et argument for at drikkemønsteret er uten risiko. Med tanke på at Norge er et av landene med lavest alkoholkonsum per innbygger i Europa (Edland-Gryt et al., 2012), så vil noen kanskje oppfatte estimatet for andelen med risikofylt konsum som usannsynlig høyt, spesielt med tanke på resultatene i noen av de demografiske undergruppene. Noe av grunnen til de tilsynelatende høye estimatene kan ligge i en beruselsesorientert drikkekultur blant unge voksne (Østhus et al. 2011). Siden høy grad av beruselse, i større grad enn hyppig konsum, er assosiert med risiko for flere av problemene som måles i AUDIT, så forklarer kanskje dette de tilsynelatende høye estimatene. Det er også viktig å ta hensyn til hva en AUDIT sumskåre på 8+ kan bety. Kriterier som ble brukt under utviklingen av verktøyet (Saunders et al., 1993) inkluderte blant annet høyt konsum (over 60 g ren alkohol per dag for menn og 40 g per dag for kvinner), gjentakende beruselse (60 g innenfor én drikkeøkt nesten hver dag eller 120 g innenfor én drikkeøkt ukentlig), abnormal drikkeatferd (minst ett kriterie for alkoholavhengighet minst en gang i måneden) eller alkoholrelaterte problemer siste år (problemer hjemme, på jobb eller med loven; bekymringer fra andre; skader). Litt forenklet kan man si at en AU- DIT-skåre på 8+ innebærer et høyt forbruk eller høy grad av beruselse, og i tillegg negative konsekvenser som antydet av for eksempel skyldfølelse, blackouts, skader eller tegn på avhengighet. I hvilken grad kriteriene over karakteriserer risiko kan diskuteres, men tar man i betraktning at drikking utover et par enheter medfører en eksponensiell økning av risikoen for skader (Taylor et al., 2010), og at 16,5 % av utvalget oppgir at de i løpet av livet har blitt skadet eller har skadet andre som følge av drikking (Tabell 1), så er kanskje ikke anslaget på 16,9% på risikofylt drikking i Norge urimelig. Når det gjelder de høye andelene i noen av undergruppene, så er det viktig å huske at folk går inn og ut av livsfaser hvor det drikkes mye, og at risikoen ikke nødvendigvis medfører faktiske problemer. I tilknytning til arbeidet med screening-
verktøyet AUDIT har WHO utarbeidet en manual for korte intervensjoner i primærhelsetjenesten (Babor & Higgins-Biddle, 2001). Til tross for god kunnskap om sammenhengen mellom alkohol og en rekke typer skader og sykdommer, og etter hvert godt dokumenterte effekter av korte intervensjoner, har det vist seg å være vanskelig å innarbeide AUDIT eller annen screening i primærhelsetjenesten (Aasland & Johannesen, 2008). Med hensikt å finne en mindre tidkrevende screeningmetode, har det blitt foreslått utallige versjoner av AUDIT hvor kun noen av spørsmålene blir brukt. Spørsmål 1 til 3 har fått navnet AUDIT-C og for denne brukes cut-off 4 eller 5 for risikofylt konsum. Og for enda enklere screening kan det å stille spørsmål 3 (hvor ofte man drikker 6 enheter eller mer) være en mulighet (Gomez, Conde, Santana, & Jorrin, 2005). I så måte kan Tabell 2 være nyttig for å se hvor vanlige ulike kjennetegn på potensielt problemfylt alkoholbruk er i en normalbefolkning. Metodologiske betraktninger Selv om denne studien hadde høyere svarprosent enn den forrige (Mathiesen et al., 2013) befolkningsundersøkelsen i Norge, er det fortsatt rundt 44,7% av utvalget som ikke svarte. Det kan derfor tenkes at estimatene for andelen med et risikofylt alkoholkonsum er for lave, og kanskje spesielt i Risikogruppe 2 og 3. Flere studier har vist at de som drikker mye har en tendens til å ikke delta i spørreundersøkelser (Gottlieb Hansen et al., 2011; Torvik, Rognmo, & Tambs, 2012). Vi valgte å bruke 8 som cut-off på AU- DIT-skåren for både kvinner og menn, slik det er beskrevet i AUDIT-manualen (Babor et al., 2001) og gjort i en rekke andre studier. I noen studier er det brukt egen cut-off på 5 eller 6 for kvinner (Reinert & Allen, 2007), noe som betyr at kravene for å havne i risikogruppen er lavere for kvinner enn menn i disse studiene. Det er ikke opplagt at dette er en bedre løsning, siden de fleste spørsmålene som inngår i AUDIT kan antas å være like relevante for begge kjønn (f.eks. opplevelse av skyldfølelse etter drikking). Det mest åpenbare unntaket er spørsmålet om hvor ofte man har drukket seks alkoholenheter eller mer, noe som i gjennomsnitt vil gi en kraftigere beruselse blant kvinner enn blant menn. Hvis man ønsker et mer kjønnssensitivt mål, burde man trolig tilpasse spørsmålet om høykonsumsituasjoner til kvinner og menn, men dette ble ikke gjort i forbindelse med vår datainnsamling. Dette kan bety at kriteriene for å havne i en av risikogruppene er noe strengere for kvinner enn menn i vår studie. Et annet problem med AUDIT er blandingen av ulike typer spørsmål og ulike referanseperioder på svarskalaen. Ett av svaralternativene på Spørsmål 9 og 10 refererer til problemer som er opplevd noen gang i løpet av livet. Sannsynligheten for å oppleve noe i løpet av hele livet er større for eldre enn yngre respondenter. Vi har altså en rekke potensielle problemer knyttet til sammenblandingen av ulike spørsmål der forskjeller i AUDIT-skåre delvis kan gjenspeile kjønn (6 enheter skaper sterkere beruselse for kvinner enn menn), alder (problemer opplevd i løpet av livet er mer sannsynlig for eldre), eller andre demografiske faktorer. Det er her man må ta hensyn til at AUDIT opprinnelig er ment som et enkelt screeningverktøy i helsetjenesten, og ikke et sofistikert epidemiologisk verktøy. Vi mener likevel at. 5 6
AUDIT er nyttig som et grovt mål på risikofylt drikkemønster som kan brukes i befolkningsstudier. Og dersom det blir aktuelt å innføre AUDIT i større skala i helsetjenesten, så kan informasjonen i denne artikkelen være nyttig som en indikator på hvor mange som kan forventes å havne i de ulike risikokategoriene. i et folkehelseperspektiv på å rette fokuset mot de som har et risikofylt alkoholbruk uten nødvendigvis å oppfylle kriterier for en diagnose. Denne gruppen er stor og enkle intervensjoner har vist seg å være et effektivt virkemiddel. Declaration of interest None. Konklusjon Denne studien gir ikke et definitivt svar på omfanget av risikofylt drikking, men kan være en nyttig brikke i et større puslespill for å beskrive alkoholbruk i Norge. Dataene tyder på at det kan være mye å hente Torleif Halkjelsvik, PhD Statens institutt for rusmiddelforsking (SIRUS) E-post: th@sirus.no Elisabet E Storvoll, PhD Statens institutt for rusmiddelforsking (SIRUS) E-post: ees@sirus.no NOTES 1 Også 17% dersom man justerer for spesifisitet og sensitivitet basert på norske data i Saunders et al. (1993). 2 I en analyse av transformerte AUDIT-skårer (originalskåren + 1 og kvadratroten av dette), som bedre svarte til forutsetningene for regresjonsanalyse, forklarte de demografiske variablene 18,5 % av variasjonen. REFERENCES Aalto, M., Alho, H., Halme, J. T., & Seppä, K. (2009). AUDIT and its abbreviated versions in detecting heavy and binge drinking in a general population survey. Drug and Alcohol Dependence, 103(1 2), 25-29. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j. drugalcdep.2009.02.013 Aasland, O. G., & Johannesen, A. (2008). Screening and brief intervention for alcohol problems in Norway. Nordic Studies on Alcohol and Drugs, 25(6), 515 521. Amundsen, E. J. (2010). Hvor mange misbrukere har vi? In E. J. Amundsen (Ed.), Hva er misbruk og avhengighet? Betegnelser, begreper og omfang (Vol. 4, pp. 56 69). Oslo: SIRUS. Anderson, P., & Baumberg, B. (2006). Alcohol in Europe. A public health perspective. London: Institute of Alcohol Studies. Andreasson, S., Holder, H. D., Norström, T., Österberg, E., & Rossow, I. (2006). Estimates of harm associated with changes in Swedish alcohol policy: results from past and present estimates. Addiction, 101(8), 1096 1105. doi: 10.1111/j.1360-0443.2006.01485.x Babor, T. F., Caetano, R., Casswell, S., Edwards, G., Giesbrecht, N., Graham, K.,... Rossow,
I. (2010). Alcohol: No ordinary commodity. Research and public policy. Second edition. New York: Oxford University Press. Babor, T. F., & Higgins-Biddle, J. C. (2001). Brief intervention for hazardous and harmful drinking : a manual for use in primary care. Geneva: World Health Organization. Babor, T. F., Higgins-Biddle, J. C., Saunders, J. B., & Monteiro, M. G. (2001). The Alcohol Use Disorders Identification Test: Guidelines for Use in Primary Care. (2nd ed.). Geneva: World Health Organization. Bergman, H., & Källmén, H. (2002). Alcohol use among Swedes and a psychometric evaluation of the alcohol use disorders identification test. Alcohol and Alcoholism, 37(3), 245-251. doi: 10.1093/ alcalc/37.3.245 Edland-Gryt, M., Bryhni, A., Skretting, A., Lund, M., & Bye, E. K. (2012). Rusmidler i Norge. Oslo: Statens institutt for rusmiddelforskning. Gomez, A., Conde, A., Santana, J., & Jorrin, A. (2005). Diagnostic usefulness of brief versions of Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT) for detecting hazardous drinkers in primary care settings. Journal of Studies on Alcohol and Drugs, 66(2), 305. Gottlieb Hansen, A. B., Hvidtfeldt, U. A., Grønbæk, M., Becker, U., Søgaard Nielsen, A., & Schurmann Tolstrup, J. (2011). The number of persons with alcohol problems in the Danish population. Scandinavian Journal of Public Health, 39(2), 128 136. doi: 10.1177/1403494810393556 Holmila, M. (1995). Intoxication and hazardous use of alcohol: results from the 1992 Finnish Drinking Habits Study. Addiction, 90(6), 785 792. doi: 10.1046/j.1360-0443.1995.9067855.x Huhtanen, P., Miekkala, M., Mustonen, H., & Mäkelä, P. (2011). Suomalaisten alkoholinkäyttötavat 1968 2008. Juomatapatutkimusten tuloksia. Rapport 26. Helsingfors: Institutet för hälsa och välfärd (THL). Kringlen, E., Torgersen, S., & Cramer, V. (2001). A Norwegian psychiatric epidemiological study. American Journal of Psychiatry, 158(7), 1091 1098. Kringlen, E., Torgersen, S., & Cramer, V. (2006). Mental illness in a rural area. Social psychiatry and psychiatric epidemiology, 41(9), 713 719. Källmén, H., Wennberg, P., Leifman, H., Bergman, H., & Berman, A. H. (2011). Alcohol Habits in Sweden during 1997 2009 with Particular Focus on 2005 and 2009, Assessed with the AUDIT: A Repeated Cross-Sectional Study. European Addiction Research, 17(2), 90 96. Lim, S. S., Vos, T., Flaxman, A. D., Danaei, G., Shibuya, K., Adair-Rohani, H., Ezzati, M. (2012). A comparative risk assessment of burden of disease and injury attributable to 67 risk factors and risk factor clusters in 21 regions, 1990 2010: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2010. Lancet, 380(2224 60). Mathiesen, E., Nome, S., Richter, J., & Eisemann, M. (2013). Alcohol use patterns in a Norwegian general population-based sample with special reference to sociodemographic variables. Journal of Public Health, 1 9. Meld.St. 30 (2011-2012). Se meg! En helhetlig rusmiddelpolitkk. Alkohol narkotika doping. Oslo: Helse- og omsorgsdepartementet. Norström, T., & Pape, H. (2012). Associations between adolescent heavy drinking and problem drinking in early adulthood: Implications for prevention. Journal of Studies on Alcohol and Drugs, 73, 542 548. Reinert, D. F., & Allen, J. P. (2007). The alcohol use disorders identification test: an update of research findings. Alcoholism: Clinical and Experimental Research, 31(2), 185 199. Saunders, J. B., Aasland, O. G., Babor, T. F., De La Fuente, J. R., & Grant, M. (1993). Development of the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT): WHO Collaborative Project on Early Detection of Persons with Harmful Alcohol Consumption-II. Addiction, 88(6), 791 804. doi: 10.1111/j.1360-0443.1993.tb02093.x Skog, O.-J. (1985). The Collectivity of Drinking Cultures: A Theory of the Distribution of Alcohol Consumption. British Journal. 5 6
of Addiction, 80(1), 83 99. doi: 10.1111/ j.1360-0443.1985.tb05294.x Storvoll, E. E., Rossow, I., Moan, I. S., Norström, T., Scheffels, J., & Lauritzen, G. (2010). Skader og problemer forbundet med bruk av alkohol, narkotika og tobakk. Oslo: Statens institutt for rusmiddelforskning (SIRUS) Taylor, B., Irving, H. M., Kanteres, F., Room, R., Borges, G., Cherpitel, C.,... Rehm, J. (2010). The more you drink, the harder you fall: A systematic review and meta-analysis of how acute alcohol consumption and injury or collision risk increase together. Drug and Alcohol Dependence, 110(1 2), 108-116. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j. drugalcdep.2010.02.011 Torvik, F., Rognmo, K., & Tambs, K. (2012). Alcohol use and mental distress as predictors of non-response in a general population health survey: the HUNT study. Social psychiatry and psychiatric epidemiology, 47(5), 805 816. doi: 10.1007/ s00127-011-0387-3 Østhus, S. Bye, E. K., & Storvoll, E. E. (2011). Alkoholkonsum. In A. Skretting & E. Storvoll (Eds.), Utviklingstrekk på Rusmiddelfeltet (pp. 82 95). Oslo: SIRUS.