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Enregistrement W1700723963 · doi:10.1186/1471-2458-6-280

Smoking trends among adolescents from 1990 to 2002 in ten European countries and Canada

2006· article· en· W1700723963 sur OpenAlexaboutno aff
Anne Hublet, Dirk De Bacquer, Raili Välimaa, Emmanuelle Godeau, Holger Schmid, Giora Rahav, Lea Maes

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVlaamse regeringUniversitetet i Bergen
Mots-clésBiostatisticsMedicineDemographyPublic healthSmoking prevalenceEpidemiologyLogistic regressionEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Daily smoking adolescents are a public health problem as they are more likely to become adult smokers and to develop smoking-related health problems later on in their lives. METHODS: The study is part of the four-yearly, cross-national Health Behaviour in School-aged Children study, a school-based survey on a nationally representative sample using a standardised methodology. Data of 4 survey periods are available (1990-2002). Gender-specific daily smoking trends among 14-15 year olds are examined using logistic regressions. Sex ratios are calculated for each survey period and country. Interaction effects between period and gender are examined. RESULTS: Daily smoking prevalence in boys in 2002 ranges from 5.5% in Sweden to 20.0% in Latvia. Among girls, the daily smoking prevalence in 2002 ranges from 8.9% in Poland to 24.7% in Austria. Three daily smoking trend groups are identified: countries with a declining or stagnating trend, countries with an increasing trend followed by a decreasing trend, and countries with an increasing trend. These trend groups show a geographical pattern, but are not linked to smoking prevalence. Over the 4 surveys, the sex ratio has changed in Belgium, Switzerland, and Latvia. CONCLUSION: Among adolescents in Europe, three groups of countries in a different stage of the smoking epidemic curve can be identified, with girls being in an earlier stage than boys. In 2002, large differences in smoking prevalence between the countries have been observed. This predicts a high mortality due to smoking over 20-30 years for some countries, if no policy interventions are taken.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations108
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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