Consensus statement on assessment of waterpipe smoking in epidemiological studies
Notice bibliographique
Résumé
Numerous epidemiological accounts suggest that waterpipe smoking (aka hookah, shisha, narghile) has become a global phenomenon, especially among youth. The alarming spread of waterpipe and accumulating evidence of its addictive and harmful effects represent a new threat in the global fight to limit tobacco-related morbidity and mortality. In response to waterpipe's alarming trends, major public health and tobacco control organisations have started or are considering systematic collection of data about waterpipe smoking to monitor its trends and assess its harmful effects in different societies. Such plans require coordination and agreement on epidemiological measurement tools that reflect the uniqueness of this tobacco use method, and at the same time allow comparison of waterpipe trends across time and place, and with other tobacco use methods. We started a decade ago our work to develop standardised measures and definitions for the assessment of waterpipe smoking in epidemiological studies. In this communication, we try to expand and update these assessment tools in light of our increased knowledge and understanding of waterpipe use patterns, its context and marketing, as well as the need for evidence-guided policies and regulations to curb its spread. We have assembled for this purpose a group of leading waterpipe researchers worldwide, and worked through an iterative process to develop the suggested instruments and definitions based on what we know currently about the waterpipe epidemic. While the suggested measures are by no means comprehensive, we hope that they can provide the building blocks for standard and comparable surveillance of waterpipe smoking globally.
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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 | 0,319 | 0,447 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,020 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,051 | 0,053 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,010 |
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 ».