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Enregistrement W2154119340 · doi:10.1590/s0102-311x2007000200011

Early determinants of smoking in adolescence: a prospective birth cohort study

2007· article· en· W2154119340 sur OpenAlexfundno aff
Ana Maria Baptista Menezes, Pedro C. Hallal, Bernardo Lessa Horta

Notice bibliographique

RevueCadernos de Saúde Pública · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMinistério da SaúdeInternational Development Research CentreWellcome TrustWorld Health Organization
Mots-clésMedicineDemographyProspective cohort studyCohortCohort studyPregnancyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a prospective birth cohort study in Brazil, the prevalence and early risk factors for smoking in adolescence were investigated. All 1982 hospital-born children in Pelotas, Rio Grande do Sul, Brazil, were enrolled in a birth cohort study (N = 5,914; boys: 3,037; girls: 2,877). All male participants were searched in 2000 when enrolling in the national army, and 78.8% were traced. In 2001, a systematic sample of 473 girls was interviewed, representing a follow-up rate of 69.1%. Among males, 48.6% (95%CI: 46.6-50.7) had ever tried smoking and 15.8% (95%CI: 14.3-17.3) were daily smokers. Among females, 53.1% (95%CI: 48.6-57.6) had ever tried smoking and 15.4% (95%CI: 12.1-18.7) were daily smokers. Boys born to single mothers and those with fathers with low schooling were more likely to smoke in adolescence. Girls from low-income families, with mothers who smoked during pregnancy, and fathers with alcohol-related problems were more likely to smoke. Although the smoking prevalence was similar in boys and girls, risk factors for smoking were different between the sexes. Social environment appears to be the strongest predictor of tobacco use in adolescence.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations33
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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