An Assessment of Health Risks and Mortality from Exposure to Secondhand Smoke in Chinese Restaurants and Bars
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Smoking is generally not regulated in restaurants or bars in China, or the restrictions are not fully implemented if there are any, while the related hazard health effects are not recognized by the majority of the Chinese population. OBJECTIVES: This study aims to assess the excess health risks and mortality attributed to secondhand smoke (SHS) exposure in restaurants and bars for both servers and patrons to provide necessary evidence for advancing tobacco control in this microenvironment. METHODS: Two approaches were used for the assessment. One is a continuous approach based on existing field measurements and Repace and Lowrey's dose-response model, and the other is a categorical approach based on exposure or not and epidemiological studies. RESULTS: Based on the continuous approach, servers were estimated to have a lifetime excess risk (LER) of lung cancer death (LCD) of 730 to 1,831×10(-6) for working five days a week for 45 years in smoking restaurants and 1,862 to 8,136×10(-6) in smoking bars, and patrons could have a LER of LCD of 47 to 117×10(-6) due to visiting smoking restaurants for an average of 13 minutes a day for 60 years, and 119 to 522×10(-6) due to visiting smoking bars. The categorical approach estimated that SHS exposure in restaurants and bars alone caused 84 LCD and 57 ischemic heart disease (IHD) deaths among nonsmoking servers and 1,2419 LCDs and 1,689 IHD deaths among the nonsmoking patron population. CONCLUSIONS: SHS exposure in restaurants and bars alone can impose high lifetime excess risks of lung cancer death and ischemic heart disease deaths to both servers and patrons, and can cause a significant number of deaths each year in China. These health risks and deaths can be prevented by banning smoking in restaurants and bars and effectively implementing these smoking bans.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».