Stability of Cigarette Consumption Over Time Among Continuing Smokers: A Latent Growth Curve Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This paper examined the stability over time of daily cigarette consumption of continuing smokers and explored factors that might account for the patterns of change in consumption using a latent growth curve (LGC) analytic approach. METHODS: Data come from the first 5 waves of the International Tobacco Control Four-Country Survey, conducted in Canada, the United States, the United Kingdom, and Australia where a cohort of over 2,000 smokers from each country were recruited and followed up annually with replenishment. RESULTS: Raw data revealed that continuing smokers showed a marked steep decline in cigarettes per day during the first 2 waves followed by a gentler linear decline in consumption over the remaining waves of the study period. This pattern of change in cigarette consumption was best modelled using a piecewise linear LGC model. Baseline consumption level was highest in Australia and lowest in the United Kingdom, although the rate of decline was similar across the 4 countries. Being older than 55 years and having made at least 1 quit attempt were related to greater rate of decline in consumption. CONCLUSIONS: Continuing smokers who are unwilling or unable to quit smoking can and do attempt to reduce their daily cigarette consumption over time. Factors such as making a quit attempt even if unsuccessful and experiencing smoking bans at work and at homes can contribute to reduced smoking among this group, which suggests that interventions focusing in on these factors, along with providing cessation help, may greatly improve their chances of quitting smoking altogether.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».