Smoking-Related Stigma: A Public Health Tool or a Damaging Force?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tobacco control policies and other denormalization strategies may reduce tobacco use by stigmatizing smoking. This raises an important question: Does perceived smoking-related stigma contribute to a smoker's decision to quit? The aim of this study was to evaluate if perceived smoking-related stigma was associated with smoking cessation outcomes among smokers in Mexico and Uruguay. METHODS: We analyzed prospective data from a panel of adult smokers who participated in the 2008-2012 administrations of the International Tobacco Control Policy Evaluation Surveys in Mexico and Uruguay. We defined two analytic samples of participants: the quit behavior sample (n = 3896 Mexico; n = 1525 Uruguay) and the relapse sample (n = 596 Mexico). Generalized estimating equations were used to evaluate if different aspects of perceived stigma (ie, discomfort, marginalization, and negative stereotype) at baseline were associated with smoking cessation outcomes at follow-up. RESULTS: We found that perceived smoking-related stigma was associated with a higher likelihood of making a quit attempt in Uruguay but with a lower likelihood of successful quitting in Mexico. CONCLUSIONS: This study suggests that perceived smoking-related stigma may be associated with more quit attempts, but less successful quitting among smokers. It is possible that once stigma is internalized by smokers, it may function as a damaging force. Future studies should evaluate the influence of internalized stigma on smoking behavior. IMPLICATIONS: Although perceived smoking-related stigma may prompt smokers to quit smoking, smoking stigma may also serve as a damaging force for some individuals, making quitting more difficult. This study found that perceived smoking-related stigma was associated with a higher likelihood of making a quit attempt in Uruguay but with a lower likelihood of successful quitting in Mexico.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».