Incarceration and Current Tobacco Smoking Among Black and Caribbean Black Americans in the National Survey of American Life
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We examined the relationship between having a history of incarceration and being a current smoker using a national sample of noninstitutionalized Black adults living in the United States. METHODS: With data from the National Survey of American Life collected between February 2001 and March 2003, we calculated individual propensity scores for having a history of incarceration. To examine the relationship between prior incarceration and current smoking status, we ran gender-specific propensity-matched fitted logistic regression models. RESULTS: A history of incarceration was consistently and independently associated with a higher risk of current tobacco smoking in men and women. Formerly incarcerated Black men had 1.77 times the risk of being a current tobacco smoker than did their counterparts without a history of incarceration (95% confidence interval [CI] = 1.20, 2.61) in the propensity score-matched sample. The results were similar among Black women (prevalence ratio = 1.61; 95% CI = 1.00, 2.57). CONCLUSIONS: Mass incarceration likely contributes to the prevalence of smoking among US Blacks. Future research should explore whether the exclusion of institutionalized populations in national statistics obscures Black-White disparities in tobacco smoking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».