The accuracy of self-reported smoking: A systematic review of the relationship between self-reported and cotinine-assessed smoking status
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Smoking is a leading cause of premature mortality and preventable morbidity. Surveillance is most often based on self-reported data, but studies have shown that self-reports tend to underestimate smoking status. METHODS: This study systematically reviewed the literature to measure the concordance between self-reported smoking status and smoking status determined through measures of cotinine in biological fluids. Four electronic databases were searched to identify observational and experimental studies on adult populations over the age of 18 years. RESULTS: Searching identified 67 studies that met the eligibility criteria and examined the relationship between self-reported smoking and smoking confirmed by cotinine measurement. Overall, the data show trends of underestimation when smoking prevalence is based on self-report and varying sensitivity levels for self-reported estimates depending on the population studied and the medium in which the biological sample is measured. Sensitivity values were consistently higher when cotinine was measured in saliva instead of urine or blood. Meta-analysis was not appropriate because of the substantial heterogeneity among the cutpoints used to define smokers and the poor reporting on outcomes of interest. DISCUSSION: Further research in this field would benefit from the standardization of cutpoints to define current smokers and the implementation of standard reporting guidelines to enhance comparability across studies. Accurate estimation of smoking status is important as data from population studies such as those included in this review are used to generate regional and national estimates of smoking status and in turn are used to allocate resources and set health priorities.
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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 | 0,026 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».