Risk factors associated with smoking behaviour in recreational venues: findings from the International Tobacco Control (ITC) China Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the determinants of smoking behaviour in recreational venues and to provide scientific bases for establishing smoke-free measures applying to these locations. METHODS: The International Tobacco Control (ITC) China Survey--a face-to-face cross-sectional survey of representative adult smokers from six cities (Shenyang, Beijing, Shanghai, Guangzhou, Changsha and Yinchuan)--was conducted between April and August 2006. A total of 4815 smokers were selected using multistage sampling methods, and final analyses were conducted on 2875 smokers who reported patronising recreational venues at least once in the last six months. Multivariate logistic regression models were used to identify factors influencing the smoking behaviour within recreational settings. Outcome measure Whether a smoker reported smoking in recreational venues during the last 6 months. RESULTS: 84% subjects reported smoking in recreational venues. Analyses showed that smoke-free laws had been exempted, 32.0% of the patrons reporting bans on smoking in these locations. The following factors were significant predictors of smoking in recreational venues: absence of bans on smoking, support for non-bans, being aged 18-24 years, positive smoking-related attitudes, low number of health effects reported and not living in Beijing. CONCLUSIONS: The findings point to the importance of informing Chinese smokers about the active smoking and passive smoking harmfulness in both building support for smoke-free laws and in reducing smokers' desire to smoke within recreational venues. They also point to the importance of good enforcement of smoke-free laws when implemented. Such strategies could also serve to de-normalise smoking in China, a key strategy for reducing smoking in general.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».