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Enregistrement W2155853770 · doi:10.1093/ntr/nts110

Variations in Daily Cigarette Consumption on Work Days Compared With Nonwork Days and Associations With Quitting: Findings From the International Tobacco Control Four-Country Survey

2012· article· en· W2155853770 sur OpenAlexfundno aff
Jae Cooper, Hua‐Hie Yong, Andrew Hyland, K. Michael Cummings

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCancer Council VictoriaMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchNational Health and Medical Research CouncilNational Cancer InstituteCancer Research UK
Mots-clésTobacco controlConsumption (sociology)AbstinenceConfoundingAddictionDemographySurvey data collectionSmoking cessationEnvironmental healthMedicinePsychologyPublic healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: We explore whether reported daily cigarette consumption differs between work days and nonwork days and whether variation in consumption between work days and nonwork days influences quitting and abstinence from smoking. We also explore whether effects are independent of measures of addiction and smoking restrictions at work and home. METHODS: Data were from 5,732 respondents from the first five waves of the International Tobacco Control Four-Country Survey, occurring between 2002 and 2006. Respondents were current smokers employed outside the home. Variation in daily cigarette consumption on work days compared with nonwork days at one wave was used to predict the likelihood of making an attempt and the likelihood of maintaining a quit attempt for at least a month at the next wave. Generalized estimating equations were used to combine data for multiple waves. RESULTS: Just under half reported smoking more on a nonwork day, a little over a third reported no difference, and around one fifth reported smoking more on a work day. Controlling for possible confounding factors, smoking more on a work day was associated with making quit attempts. Among people who made a quit attempt, variation in consumption did not consistently predict one month's abstinence, being positive in Australia, but negative in the United Kingdom. CONCLUSION: Those who smoke more on work days try to quit more. Country differences for success may be related to the extent of bans on smoking, with those smoking more on work days more likely to succeed where bans in workplaces and public places were more prevalent, such as Australia at the time.

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)0,004
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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