The impact of job strain on smoking cessation and relapse in the Canadian population: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study is to investigate the impact of job strain, as measured by the Karasek demand/control model (DCM), on smoking cessation and relapse in a representative general population sample. METHODS: A secondary analysis of data from the Canadian National Population Health Survey (NPHS) was undertaken. Daily smokers and former daily smokers (n=1287 and 1184, respectively) at cycle 1 (1994/1995) of the NPHS were followed up at cycle 2 (1996/1997). Measures of job strain (the independent variables) were based on data from cycle 1, predicting smoking status at cycle 2. Logistic regression analysis was employed in two ways. Individuals were stratified into job strain quartiles while continuous measures were also employed in separate analyses for job strain and its component dimensions. RESULTS: In the quartile analysis, no effect of job strain was observed on the likelihood of cessation, while a non-linear effect was observed on the likelihood of relapse, although this relationship lost significance (p>0.05 and <0.10) after controlling for personal characteristics. No effect was observed using the continuous measure of job strain or the continuous measure of job demand on either cessation or relapse. For job control, no effect was observed on the likelihood of cessation, but increased control was found to decrease the likelihood of relapse in the unadjusted model only. CONCLUSIONS: Psychosocial work environments may be too diverse for uniform trends in the relationship between job stress and smoking behaviour to emerge in a population sample. Future research should avoid use of the scaled-down DCM instrument where possible.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».