Cigarette Smoking, Stages of Change, and Major Depression in the Canadian Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the 12-month prevalence of major depression in relation to smoking status, nicotine dependence levels, commitment to quit, attempts to quit, and maintenance of smoking cessation in the Canadian general population. METHOD: Data from Public Use Microdata File of the Canadian Community Health Survey: Health and Well-Being were used. The Composite International Diagnostic Interview--Short Form (CIDI-SF) for major depression was used to assess depressive disorder status. The survey also included a smoking module. There were 49,249 respondents assessed by the CIDI-SF, of whom 10,236 were administered the smoking module. Analyses used appropriate measures to deal with survey design effects. RESULT: The prevalence of major depression was highest in current smokers, followed by ever smokers, former smokers, and was lowest in the never smokers. This pattern persisted after stratification for age and sex. For quitting, the prevalence of major depression was highest among people who tried to quit, followed by those who considered quitting, those who quit in the past year, and lowest among those who maintained their smoking cessation status for longer than 1 year. The prevalence of depression among those with a high nicotine dependence level, as assessed by the Fagerstrom Tolerance Questionnaire, was about twice that of people with a low nicotine dependence level. CONCLUSION: The strikingly high prevalence of major depression among current smokers who are young, trying to quit, and with high nicotine dependence levels in the general population indicates that further longitudinal exploration of this topic is urgently needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».