Correlates of former smoking in patients with cerebrovascular disease: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify multilevel correlates of former smoking in patients with cerebrovascular disease. DESIGN: Secondary data analysis of the Canadian Community Health Survey. METHODS: We used data from the 2007-2008 Canadian Community Health Survey (CCHS). Smoking status (former smoking vs smoker) was described by multilevel correlates of former smoking. A multilevel approach for variable selection for this study was used to understand how multiple levels in society can have an impact on former smoking. The study sample was selected from those respondents of the CCHS that reported they suffered from stroke symptoms. Logistic regression was used to predict former smoking in patients with cerebrovascular disease while controlling for multilevel confounders. Proportions were weighted to reflect the Canadian population. RESULTS: There were 172 355 respondents who reported to suffer from stroke. From this sample, 36.5% were smokers and 63.5% were former smokers. Age groups 55-69 and 70-80 and higher education (secondary education +) were positively related to former smoking. Household and vehicle smoking restrictions significantly predicted former smoking. Counselling advice from a physician and having access to a general practitioner were correlates of former smoking. Finally, the use of buproprion was positively related to former smoking. CONCLUSIONS: There are multilevel correlates of former smoking in smokers with reported stroke symptoms. These correlates include older age groups, higher education, household and vehicle smoking restrictions, pharmacotherapy use (bupropion), access to a general practitioner and counselling advice from a physician.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».