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Enregistrement W2319940841 · doi:10.1515/ijamh-2014-0023

Tobacco use among adolescents in Riyadh Saudi Arabia

2014· article· en· W2319940841 sur OpenAlexafffund
AbdulKarim AlMakadma, Melissa Moynihan, Sarah Dobson, Elizabeth Saewyc

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Adolescent Medicine and Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineSocial connectednessTobacco useAdolescent healthPopulationEnvironmental healthPsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Initiation of smoking behavior during adolescence is associated with negative health outcomes. Understanding initiation of smoking behavior in adolescents in relation to other behavioral, health, and environmental factors is essential for effective behavioral modification. OBJECTIVE: The aim of this study was to describe tobacco use behaviors among adolescents in Riyadh, Saudi Arabia, and related demographic and social factors. SUBJECTS: A total of 1430 students aged 14-19 from high schools across the city of Riyadh participated in the study. METHODS: A comprehensive adolescent health survey was administered to students in high school classrooms across Riyadh. Data were analyzed primarily via contingency tables with χ2-tests. RESULTS: One in five students reported having ever smoked cigarettes, with a significantly higher proportion of boys than girls reporting tobacco use. Students who smoked had significantly lower school connectedness compared with those who never smoked. Tobacco use by family members was common, and students with at least one family member who smoked were significantly more likely to use tobacco themselves. CONCLUSION: Improving school connectedness among students by fostering supportive and safe school environments could be a potential strategy for reducing adolescent smoking. Reducing smoking in the general population and educating families about being better role models for youth are also critical.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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