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Enregistrement W2025952849 · doi:10.1186/1471-2458-11-146

Is there an impact of public smoking bans on self-reported smoking status and exposure to secondhand smoke?

2011· article· en· W2025952849 sur OpenAlexaffabout
Alisa B Naiman, Richard H. Glazier, Rahim Moineddin

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSecondhand smokeEnvironmental healthMedicinePublic healthSmoking banBiostatisticsPassive smokingLegislationSmokeJurisdiction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Implementation of smoke free policies has potentially substantial effects on health by reducing secondhand smoke exposure. However little is known about whether the introduction of anti-smoking legislation translates into decreased secondhand smoke exposure. We examined whether smoking bans impact rates of secondhand smoke exposure in public places and rates of complete workplace smoking restriction. METHODS: Canadian Community Health Survey was used to obtain secondhand smoking exposure rates in 15 Ontario municipalities. Data analysis included descriptive summaries and 95% confidence intervals were calculated and compared across groups RESULTS: Across all studied municipalities, secondhand smoke exposure in public places decreased by 4.7% and workplace exposure decreased by 2.3% between the 2003 and 2005 survey years. The only jurisdiction to implement a full ban from no previous ban was also the only setting that experienced significant decreases in both individual exposure to secondhand smoke in a public place (-17.3%, 95% CI -22.8, -11.8) and workplace exposure (-18.1%, 95% CI -24.9, -11.3). Exposures in vehicles and homes declined in almost all settings over time. CONCLUSIONS: Implementation of a full smoking ban was associated with the largest decreases in secondhand smoke exposure while partial bans and changes in existing bans had inconsistent effects. In addition to decreasing exposure in public places as would be expected from legislation, bans may have additional benefits by decreasing rates of current smokers and decreasing exposures to secondhand smoke in private settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,192
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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