The Influence of Family Factors on Smoking Behavior in Turkey
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The goal of this study is to specify the risks, family and environmental factors affecting smoking behavior and develop suggestions for Turkish individuals by considering sibling data. Materials and Methods: The data was collected by voluntary senior year students attending Kırıkkale University, Department of Statistics. The sample of 751 families was selected from families with at least two children. Each sibling’s socio-demographic information and behavioral phenotypes were collected using a survey from both siblings. We selected one of siblings randomly as ‘sibling1’ and defined the other sibling as ‘sibling2’. Hypothesis testing and multivariable clustered logistic regression models were used to evaluate the data and find the optimum model by using dependent sibling data. Results: Out of 1502 (751 pairs) siblings 843 (56.1%) were males, 659 (43.9%) were females. According to the survey results, 508 of the males (67.7%) and 242 of the females (32.3%) were smokers for a month or longer and smoked every day. The risk of smoking was 2.26 times higher in males than in females. Having a smoking sibling increased the risk of smoking 1.95 times, alcohol using increased the risk 2.11 times. We found that when the age difference between siblings is 0-7 years, having a same sex sibling who smokes increases one’s risk 4.7 times in females and 5 times in males; when the siblings are of different sexes, according to these age differences Conclusion: The survey showed that the gender and sibling’s and parent’s smoking both play a significant role on smoking behavior. But children seem to learn smoking from their siblings more than from parents. Having same sex sibling who smokes plays significant role in smoking behavior for both males and females.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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; 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 ».