Use of a national quitline and variation in use by smoker characteristics: ITC Project New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to describe use of a national quitline service and the variation in its use by smoker characteristics (particularly ethnicity and deprivation). The setting was New Zealand (NZ), which takes proactive measures to attract disadvantaged smokers to this service. METHODS: The NZ arm of the International Tobacco Control Policy Evaluation Survey (ITC Project) utilizes the New Zealand Health Survey (a national sample) from which we surveyed adult smokers in two waves (N = 1,376 and N = 923) 1 year apart. RESULTS: Quitline use in the last 12 months rose from 8.1% (95% CI = 6.3%-9.8%) in Wave 1 to 11.2% (95% CI = 8.4%-14.0%) at Wave 2. Māori (the indigenous people of NZ) were significantly more likely to call the Quitline than were European/other smokers. Relatively higher call rates also occurred among those reporting higher deprivation, financial stress, a past mental health disorder, a past drug-related disorder, and higher psychological distress (Kessler 10-item index). Independent associations in the multivariate analyses of Quitline use were being Māori, reporting financial stress, and ever having been diagnosed with a mental health disorder. DISCUSSION: This national Quitline service is successfully stimulating disproportionately more calls by Māori smokers and those with some measures of disadvantage. It may therefore be contributing to reducing health inequalities. It appears possible to target quitlines to reach those smokers in greatest need.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».