Health knowledge and perception of risks among Chinese smokers and non-smokers: findings from the Wave 1 ITC China Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Awareness of health risks of smoking is strongly associated with smoking behaviour. However, there are no population-based studies of smoking-related health knowledge in China. OBJECTIVE: The aim of current study was to use a population-based sample from the International Tobacco Control China Wave 1 survey to examine variations between current, former and never smokers' health knowledge about smoking and the impact of health knowledge awareness on smokers' intention to quit. METHODS: A face-to-face interview was conducted with 5986 adult smokers and non-smokers from six cities in China. Respondents were asked whether they believed smoking causes heart disease, stroke, impotence, lung cancer, emphysema, stained teeth, premature ageing in smokers and lung cancer in non-smokers. Current smokers were also asked additional questions on how smoking affects their current and future health as well as whether they had plans to quit smoking and if they believe they would have health benefit from quitting. FINDINGS: The overall awareness of health risks of smoking in China was low compared to developed countries. Current smokers in China were less likely than non-smokers and former smokers to acknowledge the consequences of smoking. Current smokers who were more aware of the health consequences of smoking were more likely to intend to quit smoking. CONCLUSION: These findings highlight the need to increase awareness about the health effects of smoking in China, particularly among current smokers to increase quitting.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».