Motivational factors predict quit attempts but not maintenance of smoking cessation: Findings from the International Tobacco Control Four country project
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To explore whether measures of motivation to quit smoking have different predictive relationships with making quit attempts and the maintenance of those attempts. METHODS: Data are from three wave-to-wave transitions of the International Tobacco Control Four (ITC-4) country project. Smokers' responses at one wave were used to predict the likelihood of making an attempt and among those trying the likelihood of maintaining an attempt for at least a month at the next wave. For both outcomes, hierarchical logistic regressions were used to explore the predictive capacity of seven measures of motivation to quit smoking, controlling for a range of other known or possible predictors. RESULTS: Bivariate analyses indicate that measures of motivation to quit are predictive of making quit attempts, but they predict relapse among those making attempts. Multivariate analyses identified wanting to quit and frequency of prematurely butting out cigarettes as the main positive predictors of making attempts, but this was reduced by intention and recency of last attempt. For maintenance, premature butting out was the main motivation variable predicting relapse and was essentially unaffected by other measures. DISCUSSION: The findings show that it is wrong to suggest that all one needs to quit is to be motivated to do so. The reality is that one needs to be motivated to prompt action to stop smoking, but this is not sufficient in and of itself to ensure that cessation is maintained. These findings call attention to the importance of understanding the differential roles that prequit and postquit experiences play in smoking cessation and of providing help to smokers to stay off cigarettes.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».