Association of water pipe smoking and traffic accidents
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Smokers are at risk for the chronic diseases, and they experience increased risk of road traffic crash (RTC), compared to non-smokers. Waterpipe smoking is sort of tobacco use with an estimated 100 million daily smokers through the world including the USA, UK, Australia, Germany, Canada and Middle East. The purpose of this research was to examine whether waterpipe smokers experience increased risk of RTC. Methods A telephone survey was arranged over a random sample of Iranian drivers. Using a Poisson regression analysis, the association of number of RTC during the last year and the drivers' characteristics (age, gender, diabetes, cigarette or waterpipe smoking, average daily drive time [DDT]) and vehicle characteristics (vehicle age, antilock braking systems) was evaluated. Results A total of 2070 drivers were included. 14.9% reported at least one RTC during the last year. There was significant association between number of RTCs and DDT, cigarette smoking and waterpipe smoking after adjustment for other variables. The association of RTC with waterpipe smoking was stronger than cigarette smoking. The prevalence of RTC in drivers who reported smoking cigarette and waterpipe was more than those who reported only waterpipe smoking which was itself more than those who smoked only cigarette. Conclusion Our study is among the first to show the association between waterpipe smoking and the risk of RTC, yet the mechanisms of actions need to be studied further. Public health initiatives to increase awareness on harms of waterpipe smoking among male youngsters can decrease the burden of RTC.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».