Neighbourhood deprivation and smoking and quit behaviour among smokers in Mexico: findings from the ITC Mexico Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In high-income countries (HICs), higher neighbourhood socioeconomic deprivation is associated with higher levels of smoking. Few studies in low-income and middle-income countries (LMICs) have investigated the role of the neighbourhood environment on smoking behaviour. OBJECTIVE: To determine whether neighbourhood socioeconomic deprivation is related to smoking intensity, quit attempts, quit success and smoking relapse among a cohort of smokers in Mexico from 2010 to 2012. METHODS: Data were analysed from adult smokers and recent ex-smokers who participated in waves 4-6 of the International Tobacco Control (ITC) Mexico Survey. Data were linked to the Mexican government's composite index of neighbourhood socioeconomic deprivation, which is based on 2010 Mexican Census data. We used generalised estimating equations to determine associations between neighbourhood deprivation and individual smoking behaviours. FINDINGS: Contrary to past findings in HICs, higher neighbourhood socioeconomic deprivation was associated with lower smoking intensity. Quit attempts showed a U-shaped pattern whereby smokers living in high/very high deprivation neighbourhoods and smokers living in very low deprivation neighbourhoods were more likely to make a quit attempt than smokers living in other neighbourhoods. We did not find significant differences in neighbourhood deprivation on relapse or successful quitting, with the possible exception of people living in medium-deprivation neighbourhoods having a higher likelihood of successful quitting than people living in very low deprivation neighbourhoods (p=0.06). CONCLUSIONS: Neighbourhood socioeconomic environments in Mexico appear to operate in an opposing manner to those in HICs. Further research should investigate whether rapid implementation of strong tobacco control policies in LMICs, as occurred in Mexico during the follow-up period, avoids the concentration of tobacco-related disparities among socioeconomically disadvantaged groups.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».