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Enregistrement W2038364745 · doi:10.1080/14622200802023841

How does a failed quit attempt among regular smokers affect their cigarette consumption? Findings from the International Tobacco Control Four-Country Survey (ITC-4)

2008· article· en· W2038364745 sur OpenAlexfundaboutno aff
Hua‐Hie Yong, Ron Borland, Andrew Hyland, Mohammad Siahpush

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCancer Council VictoriaUniversity of Illinois at ChicagoUniversity of WaterlooCancer Research UK
Mots-clésTobacco controlConsumption (sociology)Telephone surveyMedicineQuit smokingEnvironmental healthDemographySmoking cessationAffect (linguistics)CohortPsychologyPublic healthAdvertisingBusinessInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent cross-sectional data suggests that smokers tend to reduce smoking following a failed self-initiated quit attempt, possibly motivated by the need to reduce harms or to facilitate future quitting or both. This study prospectively examined changes in cigarette consumption among adult smokers who relapsed from a quit attempt. It uses data from the first three waves of the International Tobacco Control Four-Country Survey (ITC-4), a random digit-dialed telephone survey of a cohort of over 9,000 adult smokers from the United Kingdom, United States, Canada, and Australia, followed up annually. Compared with those who did not make a quit attempt, relapsers were more likely to reduce consumption (average reduction of 0.7 vs. 3.4, respectively) over a mean period of 7 months between waves 1 and 2. Of the relapsers, 52% reduced their consumption by 5% or more, but 22% increased it. Smokers who smoked heavily at baseline, whose last quit attempt ended more recently, was of longer duration, and quit via a gradual cut-down method were all independently associated with reducing smoking following a failed attempt. These findings were similar across all four countries and were successfully replicated using waves 2-3 data. Change in consumption between waves 1 and 2 (whether increase or decrease) was maintained by a substantial number a year later (wave 3), but change did not undermine nor promote quitting between waves 2 and 3.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations15
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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