O5-1.2 Can smoking bans lead to sustained improvements in population health? An overview of the evidence
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, bans on smoking in enclosed public places have been introduced in many states in the US and provinces in Canada, and a growing number of European countries, including Scotland. Evidence from Scotland and other jurisdictions clearly indicates that when compliance is high, implementation of comprehensive legislation is accompanied by dramatic reductions in worker exposure to secondhand smoke and improvements in respiratory symptoms among both non-smoking and smoking workers alike. Studies have also found population level reductions in secondhand smoke exposure among both adults and children and this has been accompanied by measurable improvements in population health including reductions in hospital admissions for acute myocardial infarction and asthma. The magnitude of the health improvement varies, but a recent meta-analysis of 17 studies found a pooled risk reduction for acute myocardial infarction of 10% (95% CI 6 to 14%) following implementation of smoke-free legislation. While some of the observed risk reduction for heart attack is likely to be associated with behaviour change among smokers (a number of studies report both a reduction in smoking prevalence in the general population and tobacco consumption in those who continue to smoke, post-legislation), a prospective study of admissions for acute coronary syndrome, found that 67% of heart attacks averted were among non-smokers. In this paper we present an overview of the evidence about the health effects of smoking bans and then go on to consider whether these are simply short-term improvements or are sustained for a number of years after implementation of legislation.
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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 | 0,012 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».