The added value of accounting for activity space when examining the association between tobacco retailer availability and smoking among young adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite a declining prevalence in many countries, smoking rates remain consistently high among young adults. Targeting contextual influences on smoking, such as the availability of tobacco retailers, is one promising avenue of intervention. Most studies have focused on residential or school neighbourhoods, without accounting for other settings where individuals spend time, that is, their activity space. We investigated the association between tobacco retailer availability in the residential neighbourhood and in the activity space, and smoking status. METHODS: Cross-sectional baseline data from 1994 young adults (aged 18-25) participating in the Interdisciplinary Study of Inequalities in Smoking (Montreal, Canada, 2011-2012) were analysed. Residential and activity locations served to derive two measures of tobacco retailer availability: counts within 500 m buffers and proximity to the nearest retailer. Prevalence ratios for the association between each tobacco retailer measure and smoking status were estimated using log-binomial regression. RESULTS: Participants encountering high numbers of tobacco retailers in their residential neighbourhood, and both medium and high retailer counts in their activity space, were more likely to smoke compared to those exposed to fewer retailers. While residential proximity was not associated with smoking, we found 36% and 42% higher smoking prevalence among participants conducting activities within medium and high proximity to tobacco retailers compared to those conducting activities further from such outlets. CONCLUSIONS: This study adds to the sparse literature on contextual correlates of smoking among young adults, and illustrates the added value of considering individuals' activity space in contextual studies of smoking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».