Non-smokers seeking help for smokers: a preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the phenomenon of non-smokers spontaneously taking action to seek help for smokers; to provide profiles of non-smoking helpers by language and ethnic groups. SETTING: A large, statewide tobacco quitline (California Smokers' Helpline) in operation since 1992 in California, providing free cessation services in English, Spanish, Mandarin, Cantonese, Korean, and Vietnamese. SUBJECTS: Callers between August 1992 and September 2005 who identified themselves as either white, black, Hispanic, American Indian, or Asian (n = 349,110). A subset of these were "proxies": callers seeking help for someone else. For more detailed analysis, n = 2143 non-smoking proxies calling from October 2004 through September 2005. MAIN OUTCOME MEASURES: Proportions of proxies among all callers in each of seven language/ethnic groups; demographics of proxies; and proxies' relationships to smokers on whose behalf they called. RESULTS: Over 22 000 non-smoking proxies called. Proportions differed dramatically across language/ethnic groups, from mean (+/-95% confidence interval) 2.7 (0.3)% among English-speaking American Indians through 9.3 (0.3)% among English-speaking Hispanics to 35.3 (0.7)% among Asian-speaking Asians. Beyond the differences in proportion, however, remarkable similarities emerged across all groups. Proxies were primarily women (79.2 (1.7)%), living in the same household as the smokers (65.0 (2.1)%), and having either explicit or implicit understandings with the smokers that calling on their behalf was acceptable (90.0 (1.3)%). CONCLUSIONS: The willingness of non-smokers to seek help for smokers holds promise for tobacco cessation and may help address ethnic and language disparities. Non-smoking women in smokers' households may be the first group to target.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».