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Enregistrement W2088359495 · doi:10.1186/1471-244x-10-101

Gender-specific profiles of tobacco use among non-institutionalized people with serious mental illness

2010· article· en· W2088359495 sur OpenAlexafffund
Joy L. Johnson, Pamela A. Ratner, Leslie Malchy, Chizimuzo T.C. Okoli, Ric M. Procyshyn, Joan L. Bottorff, Marlee Groening, Annette Schultz, Marg Osborne

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of ManitobaBritish Columbia Centre of Excellence for Women's HealthOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusBC Mental Health & Substance Use ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMental illnessPsychiatryPsychologyTobacco useClinical psychologyMental healthMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In many countries, smoking remains the leading preventable cause of death. In North America, reductions in population smoking levels are stabilising and, in recent years, those involved in tobacco control programming have turned their attention to particular segments of society that are at greatest risk for tobacco use. One such group is people with mental illness. A picture of tobacco use patterns among those with mental illness is beginning to emerge; however, there are several unanswered questions. In particular, most studies have been limited to particular in-patient groups. In addition, while it is recognised that men and women differ in relation to their reasons for smoking, levels of addiction to nicotine, and difficulties with cessation, these sex and gender differences have not been fully explored in psychiatric populations. METHODS: Community residents with serious mental illness were surveyed to describe their patterns of tobacco use and to develop a gender-specific profile of their smoking status and its predictors. RESULTS: Of 729 respondents, almost one half (46.8%) were current tobacco users with high nicotine dependence levels. They spent a majority of their income on tobacco, and reported using smoking to cope with their psychiatric symptoms. Current smokers, compared with non-smokers, were more likely to be: diagnosed with a schizophrenia spectrum disorder (rather than a mood disorder); male; relatively young; not a member of a racialised group (e.g., Aboriginal, Asian, South Asian, Black); poorly educated; separated or divorced; housed in a residential facility, shelter, or on the street; receiving social assistance; and reporting co-morbid substance use. There is evidence of a gender interaction with these factors; in the gender-specific multivariate logistic regression models, schizophrenia spectrum disorder versus mood disorder was not predictive of women's smoking, nor was education, marital status or cocaine use. Women, and not men, however, were more likely to be smokers if they were young and living in a residential facility. CONCLUSION: For men only, the presence of schizophrenia spectrum disorder is a risk factor for tobacco use. Other factors, of a social nature, contribute to the risk of smoking for both men and women with serious mental illness. The findings suggest that important social determinants of smoking are "gendered" in this population, thus tobacco control and smoking cessation programming should be gender sensitive.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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