Association of secondhand smoke exposure with mental health in men and women: Cross-sectional and prospective analyses using the UK Health and Lifestyle Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We examine cross-sectional and prospective associations between objectively measured SHS exposure and mental health using data from the Health and Lifestyle Survey (HALS), a large, UK-wide, general population-based, prospective cohort study with measurements of carbon monoxide or salivary cotinine levels. METHODS: Mental health was assessed using the 30-item version of the General Health Questionnaire (GHQ). Multivariate logistic regression models adjusting for age, sex, height, body mass index, alcohol intake, social status, and longstanding illness were used to analyze the association between exposure to SHS (exhaled CO and salivary cotinine categories) and psychological distress (≥5GHQ). RESULTS: Fully adjusted cross-sectional analysis revealed a positive relationship between exhaled carbon monoxide and psychological distress among smokers (OR 1.36; 95% CI 1.04-1.78) but not among non-smoking adults. In a similar cross-sectional analysis between cotinine level and psychological distress, non-significant associations were found among smokers and non-smokers. Prospective analyses of the cotinine-psychological distress relationship among participants without psychological distress at baseline showed no significant increased risk of psychological distress among both smokers and non-smokers. In a prospective analysis of poor mental health outcome with respect to self-report smoking and SHS status, smokers had an increased risk of psychological distress while SHS and non-smokers did not. CONCLUSIONS: A non-significant association between objectively measured SHS exposure and poor mental health was found in this study. Our findings show discrepancies with recent studies suggesting the need for additional future research in this growing field of study.
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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 | 0,002 | 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 ».