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Enregistrement W2091922701 · doi:10.3917/spub.054.0637

Lutter contre le tabac et promouvoir l'allaitement au Québec : un défi

2005· article· fr· W2091922701 sur OpenAlexaffabout
Mario Lepage, Louise Dumas, Lise Renaud

Notice bibliographique

RevueSanté Publique · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecologyHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quebec's breastfeeding rates are in a deplorable state, and even more so for smoking mothers. Public health providers are trying to increase breastfeeding rates and decrease smoking in this specific target group. Should they prioritise tobacco cessation interventions, or breastfeeding promotion interventions, or give equal priority to both goals at the same time? The authors attempt to scientifically answer this question, through a comprehensive literature review over the last ten years. In general, women who smoke have the tendency be younger, be less educated and more underprivileged than mothers who do not smoke and to breastfeed less often. Smoking mothers who do breastfeed usually wean off breastfeeding earlier than those who do not smoke. Pregnancy is considered an ideal moment to stop smoking, but relapse after giving birth is very high. In light of the range of difficulties faced when trying to quit smoking, health professionals should encourage smoking mothers to breastfeed since the benefits of breastfeeding could actually serve to reduce some of the harmful effects related to tobacco. Nicotine patches can be prescribed to increase the chances for successful tobacco cessation amongst these mothers. To date, few studies have been carried out on nicotine replacement therapies and breastfeeding smokers. More research is needed to evaluate the risks and benefits of nicotine substitutes for this sub-group, in both the short and long term.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,281 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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