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Enregistrement W2137612612 · doi:10.1093/ntr/ntt215

Sustained Waterpipe Use Among Young Adults

2013· article· en· W2137612612 sur OpenAlexafffundabout
Erika N. Dugas, Erin K. O’Loughlin, Nancy Low, Robert J. Wellman, Jennifer O’Loughlin

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité de MontréalConcordia UniversityMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsMcGill University
Mots-clésYoung adultMedicineLogistic regressionCohortEnvironmental healthDemographyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Waterpipe smoking is increasingly popular among North American youth. However, the extent to which waterpipe use is sustained over time is not known. The objective of this study was to describe the frequency and the predictors of sustained waterpipe use over 4 years among young adults. METHODS: Data were available in a prospective cohort investigation of 1,293 seventh-grade students recruited in a convenience sample of 10 secondary schools in Montreal, Canada, in 1999. Data on past-year waterpipe use were collected from 777 participants when they were age 20 years on average (in 2007-2008) and again when they were age 24 years (in 2011-2012) in mailed self-report questionnaires. Twenty potential predictors of sustained waterpipe use were tested, each in a separate multivariable logistic regression model. RESULTS: About 51% of 182 waterpipe users at age 20 reported waterpipe use 4 years later. Most sustained users (88%) smoked a waterpipe less than once a month. Parental smoking, being currently employed, less frequent cigarette smoking, and more frequent marijuana use were associated with sustained waterpipe use. CONCLUSIONS: Half of the young adults who used waterpipe during young adulthood reported use 4 years later. Young adults who sustain waterpipe use appear to do so as an activity undertaken occasionally to socialize with others.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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