Smoking-related thoughts and microbehaviours, and their predictive power for quitting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Negative attitudes to smoking are well-established predictors of intentions to quit and quit behaviours, but less attention has been given to whether quitting is influenced by smoking-related thoughts and microbehaviours that reflect a concern about smoking. OBJECTIVES: This paper aimed to describe the occurrence of smoking-related thoughts and microbehaviours among Chinese smokers, and to examine their predictive power for making quit attempts and sustained abstinence. METHODS: The data came from the first three waves of the International Tobacco Control China Survey. Four measures of recent thoughts about smoking and two microbehaviour measures (collectively referred to as microindicators) were examined. RESULTS: Most smokers (around three-quarters) reported thinking about harms of smoking to themselves or to others at least occasionally, and an increasing minority reported the two microbehaviours of prematurely butting out cigarettes and forgoing them. All microindicators were positively related to subsequent quit attempts in individual predictor analyses, but only serious thoughts about quitting and butting out cigarettes had independent relationships. Overall, there was no clear relationship between these microindicators and sustained abstinence. CONCLUSIONS: There was a moderately high level of occurrence of recent smoking-related thoughts and microbehaviours among the Chinese adult smokers in the six cities studied. Like in the West, microindicators of concern about smoking were positively associated with subsequent quit attempts, but unlike in the West, they were largely unrelated to sustained abstinence.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».