Influence of social environment in smoking among adolescents in Turkey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to examine the social determinants of smoking among adolescents attending school and/or work. METHODS: A survey was carried out on 6012 adolescents aged between 13 and 17 years in 15 cities, recruited from schools, vocational training centres and work places. A self-completed questionnaire was used for data collection. Single- and multi-level regression analyses were run to estimate models. RESULTS: Ever smoking and current smoking rates were 41.1% and 10.5% among girls, and 57.5% and 25.2% among boys. These rates were 47.0% and 13.3% among those who only attended school, 62.2% and 31.7% among those who attended school and worked simultaneously, and 67.5% and 43.0% among those who worked and did not attend school. In multi-level analysis, the major predictors of current smoking were close friends smoking [odds ratio (OR) 3.48; 95% confidence interval (CI) 1.93-6.27], no knowledge of harmful effects of short-term smoking (OR 2.15; 95% CI 1.74-2.67), vulnerability to peer pressure (OR 1.90; 95% CI 1.48-2.46), negative self-perception (OR 1.69; 95% CI 1.31-2.18) and male sex (OR 1.68; 95% CI 1.30-2.16). Mothers higher education was a predictor for girls' smoking, while mother's lower education was a predictor for boys' smoking. At the school level, smoking prevalence was a predictor of current smoking (OR 1.07; 95% CI 1.05-1.08). CONCLUSIONS: Smoking patterns were similar to Western countries in several aspects, while male prevalence rates were higher and the impact of gender-related predictors was significant. Our findings suggest that youth smoking prevention policies should address personal, familial and educational environmental level requirements, taking into consideration the gender differences in addition to international guidelines.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».