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Enregistrement W2034174310 · doi:10.1111/j.1525-1446.2008.00679.x

Secondhand Tobacco Smoke Exposure, Nicotine Dependence, and Smoking Cessation

2007· article· en· W2034174310 sur OpenAlexaff
Chizimuzo T.C. Okoli, Steven R. Browning, Mary Kay Rayens, Ellen J. Hahn

Notice bibliographique

RevuePublic Health Nursing · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental healthSmoking cessationMedicineSecondhand smokeNicotine dependenceTobacco controlAbstinenceNicotineQuit smokingCross-sectional studySmokeDemographyLogistic regressionPublic healthPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To explore the association among the number of sources of secondhand tobacco smoke (SHS) exposure, nicotine dependence (ND), and smoking cessation. DESIGN: A secondary analysis of cross-sectional data. Responses for the main study were obtained in 2001 from a controlled trial of the Quit and Win Tobacco Free Contest in Kentucky. SAMPLE: 822 current smokers. MEASUREMENTS: Demographic variables (age, gender, educational status, income, and ethnicity) the number of sources of SHS exposure, smoking frequency, length of abstinence from smoking, age of smoking initiation, smoking cessation attempts, intentions to quit smoking, and ND. RESULTS: The number of sources of SHS exposure was associated with higher ND and smoking frequency, and related to low intentions and attempts to quit smoking. The number of sources of SHS exposure contributed to 11% of the variance in the final ND model, after accounting for control and potential mediating variables. CONCLUSIONS: The number of sources of SHS exposure may be an important factor influencing ND and intentions and attempts to quit smoking. Further studies are needed to explore the association between SHS exposure and ND among smokers to guide treatment and policy development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations33
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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