The smoking attitudes, knowledge, intent, and behaviors of adolescents and young adults: Implications for nursing practice
Notice bibliographique
Résumé
Background /Objective: Sixty percent of all smokers in the United States (U.S.) try smoking cigarettes before they are 18 years old. Family and peer behavior (subjective norm), and attitude may influence young people to initiate smoking. The aims of this study were to 1) determine if attitude, subjective norm, and knowledge could predict smoking behaviors; 2) identify reasons for smoking; 3) determine if there were differences in attitudes toward smoking between smokers and non-smokers; and 4) determine smokers’ intent to quit. Methods: The population of interest included individuals age 30 or younger. The instrument, in the form of an online Tobacco Survey, was distributed via email, Facebook®, and other social media. The survey was created on Survey Monkey.com®. Data were collected for nine months and analyzed using SPSS® version 17 for Windows®. Results: Cronbach’s alpha for the primary factors were high to adequate, attitude a = .89, knowledge a = .71, and subjective norm a = .67. Results suggested subjective norm and attitude may predict smoking but knowledge was not a predictor. Over 70% of the smokers tried their first cigarette before the age of 18 years. Most reported reasons for smoking were alcohol consumption, smoking with friends in social settings, stress relief, and relaxation. Seventy-five percent of the smokers agreed that smoking was addictive and knowledge was high regarding the hazards of smoking. Less than 50% of the smokers planned to quit within the next year. Conclusions: Tobacco use among adolescents and young adults may be directly influenced by overall attitude and peer and family smoking behaviors. Knowledge of the hazards of smoking does not appear to influence smoking behaviors; therefore it is recommended health care providers, and others in a position to influence young people, focus on changing attitudes about smoking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».