An Investigation of Social and Pharmacological Exposure to Secondhand Tobacco Smoke as Possible Predictors of Perceived Nicotine Dependence, Smoking Susceptibility, and Smoking Expectancies Among Never-Smoking Youth
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Recent studies evidenced that adolescent never-smokers exposed to secondhand tobacco smoke (SHS) endorsed nicotine dependence symptoms. Other studies showed that SHS exposure measured with biomarkers among never-smokers independently predicted withdrawal sensations and prospective smoking initiation. The aim of the present study was to replicate and extend these findings by investigating whether social and pharmacological measures of SHS exposure predicted precursors to smoking among never-smoking adolescents. METHODS: Participants included 327 never-smokers aged 11-15 years attending sixth or seventh grade in French language schools in Montréal, Canada. They completed self-report questionnaires measuring their smoking status, social smoke exposure (number of smokers in their environment and number of situations where SHS exposure occurs), and precursors to smoking initiation (smoking expectancies, perceived nicotine dependence, and smoking susceptibility). Each participant provided a saliva sample from which cotinine biomarkers were derived to measure pharmacological exposure to SHS. RESULTS: When predictors were modeled individually, number of smokers predicted perceived nicotine dependence (p ≤ .05), smoking susceptibility (p ≤ .001), and expected benefits (p ≤ .05), whereas number of situations predicted smoking susceptibility (p ≤ .01). When predictors were modeled simultaneously, number of smokers predicted perceived nicotine dependence (p ≤ .01), smoking susceptibility (p ≤ .01), and expected benefits (p ≤ .05). CONCLUSIONS: Social smoke exposure was a predictor for smoking precursors. Pharmacological exposure to SHS did not predict smoking precursors, which may be partly attributable to the low cotinine values observed in our sample. Suggestions for improved pharmacological measurement of SHS and implications for public health are discussed.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».