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Enregistrement W2138473307 · doi:10.1136/tobaccocontrol-2014-051542

Determinants of smoking-induced deprivation in China

2014· article· en· W2138473307 sur OpenAlexafffund
Tingting Yao, Jidong Huang, H.-Y. Sung, Michael Ong, Z Mao, Yuyan Jiang, Geoffrey T. Fong, Wendy Max

Notice bibliographique

RevueTobacco Control · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Cancer InstituteUniversity of California, San FranciscoCanadian Institutes of Health ResearchCenters for Disease Control and PreventionChinese Center for Disease Control and Prevention
Mots-clésMedicineChinaBeijingTobacco controlDemographyEnvironmental healthHousehold incomeSmoking cessationSocial deprivationYoung adultGerontologyPublic healthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Spending on cigarettes may deprive households of other items like food. The goal of this study was to examine the prevalence of and factors associated with this smoking-induced deprivation among adult smokers in China. METHODS: The data came from Waves 1-3 of the International Tobacco Control (ITC) China Survey, conducted from 2006 to 2009 among urban adults aged 18 years or older in China. We focus on the samples of current smokers from six cities (N=7981). Smoking-induced deprivation was measured with the survey question, "In the last six months, have you spent money on cigarettes that you knew would be better spent on household essentials like food?" We examined whether sociodemographic factors, smoking intensity and price paid per pack of cigarettes were associated with smoking-induced deprivation using generalised estimating equations modelling. FINDINGS: 7.3% of smokers reported smoking-induced deprivation due to purchasing cigarettes. Low-income and middle-income smokers were more likely to have smoking-induced deprivation compared with high-income smokers (adjusted OR (AOR)=2.06, 95% CI 1.32 to 2.31; AOR=1.44, 95% CI 1.10 to 1.69); smokers living in Shenyang (AOR=1.68, 95% CI 1.25 to 2.24) and Yinchuan (AOR=2.50, 95% CI 1.89 to 3.32) were more likely to have smoking-induced deprivation compared with smokers living in Beijing. Retired smokers were less likely to have smoking-induced deprivation compared with employed smokers (AOR=0.67, 95% CI 0.52 to 0.87). There was no statistically significant relationship between smoking intensity, price paid per pack of cigarettes and smoking-induced deprivation. CONCLUSIONS: Our findings indicate that certain groups of smokers in China acknowledge spending money on cigarettes that could be better spent on household essentials. Tobacco control policies that reduce smoking in China may improve household living standards by reducing smoking-induced deprivation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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