Intention to quit betel quid: a comparison of betel quid chewers and cigarette smokers.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the global significance of betel quid chewing and the associated health risks, there have been no studies assessing chewers' intention to quit. Given the difficulties associated with quitting betel quid and the serious health consequences of chewing, it is important for researchers to develop interventions aimed at helping chewers quit. Betel quid chewers experience similar patterns of dependence and withdrawal symptoms as tobacco smokers, and the use of both substances causes serious adverse health effects. Therefore, it is possible that intention to quit betel quid and tobacco would also be similar. If similarities were found, researchers could look to existing tobacco cessation interventions to inform the development of betel quid cessation interventions. In the current study we sought to understand chewers' intention to quit and how it compares to smokers' intention to quit cigarettes. METHODS: A total of 351 adult betel quid chewers from Guam were compared against 1,555 adult tobacco users from Hawaii. These comparisons were made possible because of the deliberate use of identical questionnaire items (mutatis mutandis) for betel quid chewing and cigarette smoking. RESULTS: Smokers reported higher levels of wanting to quit, intending to quit, and wishing they have never started in the first place compared to chewers (p's<.0001). There were no differences across groups with regard to having a plan for how to quit and when to quit, with half of the samples reporting not having a plan for how or when to quit. CONCLUSION: Both smokers and chewers want to quit and intend to quit, but do not have plans of when or how to quit. A deeper understanding of chewers' intention to quit and its similarities to smokers' intention to quit could be used to inform the development of betel quid cessation interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».