Quitting smoking in China: findings from the ITC China Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have examined interest in quitting smoking and factors associated with quitting in mainland China. OBJECTIVE: To characterise interest in quitting, quitting behaviour, the use of cessation methods and reasons for thinking about quitting among adult urban smokers in six cities in China. METHODS: Data is from Wave 1 of the ITC China Survey, a face-to-face household survey of 4732 adult smokers randomly selected from six cities in China in 2006. Households were sampled using a stratified multistage design. FINDINGS: The majority of smokers had no plan to quit smoking (75.6%). Over half (52.7%) of respondents had ever tried to quit smoking. Few respondents thought that they could successfully quit smoking (26.5%). Smokers were aware of stop-smoking medications (73.5%) but few had used these medications (5.6%). Only 48.2% had received advice from a physician to quit smoking. The number one reason for thinking about quitting smoking in the last 6 months was concern for personal health (55.0%). Most smokers also believed that the government should do more to control smoking (75.2%). CONCLUSION: These findings demonstrate the need to: (1) increase awareness of the dangers of smoking; (2) provide cessation support for smokers; (3) have physicians encourage smokers to quit; (4) denormalise tobacco use so that smokers feel pressured to quit; (5) implement smoke-free laws to encourage quitting; (6) develop stronger warning labels about the specific dangers of smoking and provide resources for obtaining further cessation assistance; and (7) increase taxes and raise the price of cigarettes.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».