P2-40 Predictors of smoking cessation in adolescent smokers: a systematic review of longitudinal studies
Notice bibliographique
Résumé
Tobacco use causes more than 5 million deaths worldwide annually. In Canada (2009), prevalence of smoking was 13% among those 15–19 years and 23% among those 20–24 years. Many young smokers desire to quit, but have difficulty doing so. Empirical reviews have concluded that smoking cessation programs in youth have limited efficacy. In order to provide a solid knowledge base for tobacco interventions, determinants of self-initiated cessation in youth need to be understood. We systematically searched PUBMED and EMBASE for longitudinal studies on determinants of self-initiated smoking cessation in youth. N=3807 titles and N=787 abstracts were reviewed independently by two and three reviewers, respectively. Inclusion criteria were: published between January 1984 and August 2010, youth 10–28 years, and smoking cessation of ≥6 months. Seven articles were retained for in-depth analysis. 3 of 7 studies retained defined smoking cessation as abstinence of ≥6 months and four studies as 12 months. Seven factors emerged related to quitting: few friends who smoke, no intention to smoke, higher parental education, intact nuclear family, parental disapproval of smoking, good grades, good health, high cigarette resistance self-efficacy, and older age at first use. Additional factors are significant only in some studies or only assessed once. The longitudinal literature on predictors of youth cessation is not well developed. The most consistent predictors of self-initiated cessation include few friends smoking and no intention to smoke in the future. Tobacco interventions should target youth as well their friends as soon as possible after smoking onset given the difficulty in quitting.
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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 | 0,012 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».