Prevalence of smoking before and during pregnancy and changes in this habit during pregnancy in Northwest Russia: a Murmansk county birth registry study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smoking during pregnancy leads to adverse maternal and birth outcomes. However, the prevalence of smoking among women in Russia has increased from < 5% in the 1980s to > 20% in the 2000s. We conducted a registry-based study in Murmansk County, Northwest Russia. Our aims were twofold: (i) assess the prevalence of smoking before and during pregnancy; and (ii) examine the socio-demographic factors associated with giving up smoking or reducing the number of cigarettes smoked once pregnancy was established. METHODS: This study employs data from the population-based Murmansk County Birth Registry (MCBR) collected during 2006-2011. We used logistic regression to investigate associations between women's socio-demographic characteristics and changes in smoking habit during pregnancy. To avoid departure from uniform risk within specific delivery departments, we employed clustered robust standard errors. RESULTS: Of all births registered in the MCBR, 25.2% of the mothers were smokers before pregnancy and 18.9% continued smoking during pregnancy. Cessation of smoking during pregnancy was associated with education, marital status and parity but not with maternal age, place of residence, and ethnicity. Women aged ≤ 20-24 years had higher odds of reducing the absolute numbers of cigarettes smoked per day during pregnancy than those aged ≥ 30-34 years. Moreover, smoking nulliparae and pregnant women who had one child were more likely to reduce the absolute numbers of cigarettes smoked per day compared to women having ≥ 2 children. CONCLUSIONS: About 25.0% of smoking women in the Murmansk County in Northwest Russia quit smoking after awareness of the pregnancy, and one-third of them reduced the number cigarettes smoked during pregnancy. Our study demonstrates that women who have a higher education, husband, and are primiparous are more likely to quit smoking during pregnancy. Maternal age and number of children are indicators that influence reduction in smoking during pregnancy. Our findings are useful in identifying target groups for smoking intervention campaigns.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».