Predictive validity and measurement issues in documenting quit intentions in population surveillance studies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Discrete classification of smokers by intention to quit is desirable in many public health and clinical settings. METHODS: Two methodological studies examine measurement properties of measures of discrete-time intention to quit smoking used in population-based tobacco surveillance surveys: an ecological comparison of rates of positive intention in relation to the form of measure used and a prospective analysis examining predictive validity of self-reported quit intentions using multiple possible points of dichotomization of an ordinal measure of intention to quit. The prospective analysis used a repeated measures design and follow-up to 1 year for 2,047 smokers in the Ontario Tobacco Survey cohort. RESULTS: The estimated percent of smokers intending to quit was significantly higher using the Stages of Change intention measure, relative to another single question measure. Significant dose-response effects were found. The sooner one intended to quit the more likely one was to make an attempt or achieve at least 30 days abstinence in the next 6 months. Intending to quit in a month or later was not associated with cessation during follow-up among respondents without prior attempts. Examination of cutpoints revealed no value, which maximized both positive and negative prediction. Regardless of quit attempt history, greatest predictive validity was found where respondents stated that they had no intention at all. DISCUSSION: Measures of intentions quit smoking in specific time periods and expressed as dichotomies have limited psychometric properties but utility in applied research. Our findings suggest a possible measurement effect warranting caution in comparisons across studies.
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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 | 0,587 | 0,759 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».