Self-reported cigarette smoking status imprecisely quantifies exposure in pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We sought to determine the validity of self-reported smoking activity versus two quantitative measurements of tobacco exposure in pregnancy. We hypothesized that pregnant women would under-report their daily smoking amounts, due to the negative social stigmas associated with such a behavior. Methods: Cigarette-smoking and non-smoking pregnant women were recruited as part of a larger research study. Pregnant women with a singleton baby (>24 weeks) were recruited at a clinical appointment or prior to an elective caesarian section. Self-reported smoking status, including time since last cigarette, was recorded. End-tidal breath carbon monoxide (ETCO) levels and urine cotinine levels were measured and compared. Results: Both normotensive non-smoking (NTN) (n = 44) and normotensive smoking (NTS) (n = 24) pregnant women were recruited. A strong correlation was found between ETCO levels and urine cotinine measurements (r = 0.6566, p 0.05). Conclusion: Self-reported smoking status accurately identifies women who smoke in pregnancy, but not their level of tobacco exposure. Urine cotinine or ETCO are much better quantitative measurements of nicotine and carbon monoxide, respectively, and should be measured for a more precise indicator of smoking activity. These devices will allow for better counseling and monitoring of women who are trying to quit smoking and/or who enter into smoking cessation programs.
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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 | 0,000 |
| 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 ».