Spatial and temporal patterns of smoking prevalence in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smoking prevalence varies over time and place due to various social, environmental and policy influences. However, its spatio-temporal patterns at small-area level are poorly understood. This paper attempts to describe spatio-temporal patterns of adult (age > 18) and youth (age 12-18) smoking prevalence at the municipality level in Ontario, Canada and identify potential socio-demographic, environmental, and policy factors that may affect the patterns. METHODS: Multilevel temporal and spatio-temporal models were fitted to the Canadian Community Health Surveys (2000-2008) data. In total, approximately 160,000 respondents 12 years of age and over living in Ontario were used for this analysis. RESULTS: The results indicate that during the time period 2003-2008, age-sex stratified smoking prevalence dropped for both the adult and youth populations in Ontario. The tendency is more obvious for youth than for adults. Smoking restriction at home is a leading factor associated with the decline of adult smoking prevalence, but does not play the same role for youth smoking. Despite the overall reduction, smoking prevalence varies considerably across the province and inequalities among municipalities have increased. Clusters of high and low smoking prevalence are both found within the study region. CONCLUSION: The identified spatial and temporal variations help to indicate problems at the local level and suggest future research directions. Identifying these variations helps to strengthen surveillance and monitoring of smoking behaviours and the evaluation of policy and program development at the small-area level.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».