Assessment of validity of self-reported smoking status.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cigarette smoking is associated with adverse health effects, including cancer, respiratory illness, heart disease and stroke. National data on smoking prevalence often rely on self-reports. This study assesses the validity of self-reported cigarette smoking status among Canadians. DATA AND METHODS: Data are from the 2007 to 2009 Canadian Health Measures Survey, a nationally representative cross-sectional survey of 4,530 Canadians aged 12 to 79. The survey included self-reported smoking status and a measure of urinary cotinine, a biomarker of exposure to tobacco smoke. The prevalence of cigarette smoking was calculated based on self-reports and also on urinary cotinine concentrations. RESULTS: Compared with estimates based on urinary cotinine concentration, smoking prevalence based on self-report was 0.3 percentage points lower. Sensitivity estimates (the percentage of respondents who reported being smokers among those classified as smokers based on cotinine concentrations) were similar for males and females (more than 90%). Although sensitivity tended to be lower for respondents aged 12 to 19 than for those aged 20 to 79, the difference did not attain statistical significance. INTERPRETATION: Accurate estimates of the prevalence of cigarette smoking among Canadians can be derived from self-reported smoking status data.
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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 | 0,022 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».