Smoking behaviors and abstinence in low-income pregnant women
Notice bibliographique
Résumé
Background : Despite efforts to educate individuals about the hazards of smoking, pregnant women continue to smoke. In the literature, there is less evidence about successful abstinence strategies for low-income women. The purpose of this pilot study was to assess smoking behaviors and factors that support smoking abstinence in low-income pregnant women. Methods : Using a longitudinal design, quantitative and qualitative data were collected from pregnant women at a low-income community prenatal clinic. Based on the Transtheoretical model, all subjects received information about the harmful effects of smoking and secondhand exposure, while current smokers were given a “quit kit” and contacted up to one year post-delivery to evaluate smoking behaviors. Results : All subjects (N = 135) ranged in age from 18 to 41; 75% were not married; 78% had household incomes < $30,000; and the majority were African American (40%). Fifty-five (40.7%) never smoked while 77(57%) had a smoking history, of these 18(23%) were spontaneous quitters. Data indicated that 36% reported smoking during pregnancy, with the majority in pre-contemplation. After one year, 18% of current smokers quit. Conclusions : Without a specific plan, the majority were unable to successfully abstain. Rate of abstinence may have been further influenced because subjects began smoking at an early age and were unsuccessful at previous quit attempts. Providers must continue to educate pregnant women but also evaluate strategies that require few provider visits, are cost effective, focus on relapse prevention, and can successfully influence smoking abstinence in low-income pregnant women.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».