Smoking patterns and readiness to quit--a study of the Australian Arabic community.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smoking cessation interventions have typically focused on majority populations who, in Australia, are English speaking. There has been an overall decline in the prevalence of smoking in the Australian community. However, there remains a relative paucity of useful information about tobacco use and the effectiveness of tobacco interventions among specific ethnic minorities. OBJECTIVE: To determine associations of tobacco use and tobacco control indicators for Arabic speakers seen in the Australian general practice setting. METHODS: A cross sectional study in a consecutive sample of Arabic patients (n=1371) attending the practices of 29 Arabic speaking general practitioners in Sydney, New South Wales. RESULTS: Twenty-nine (53.7%) of 54 eligible Arabic speaking GPs in southwest Sydney participated in this study. Of 1371 patients seen, 29.7% were smokers. Smokers were more likely to report poorer health (chi2=21.7, df=1, p<0.001); 35.7% reported high nicotine dependence. Dependence was more in men (chi2=11.7, df=1, p<001) and those who reported poorer health (chi2=4.9, df=1, p<0.03); 35.9% had attempted to quit in the previous year; 17% were in preparation stage of change; 42.7% recalled quit advice. Poorer self reported health status (AOR=2.13, 95% CI: 1.14-3.97, p=0.017) and unemployment (AOR=1.69, 95% CI: 1.51-4.90, p=0.033) were independent predictors of advice from a health professional, most often a GP (71%). CONCLUSION: Our study confirms previous reports that the proportion of self reported current smokers among the Arabic community is higher than for the Anglo-European majority. There is a need for ethno specific campaigns in tobacco control.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».