Smoking in Pregnancy Among Indigenous Women in High-Income Countries: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pregnant women in socioeconomically disadvantaged circumstances, such as Indigenous women, have a high prevalence of smoking. Tobacco smoking is the most significant reversible risk factor for the health of Indigenous pregnant women and their babies. METHODS: As researchers working in this specialized area, we conducted a narrative review of the literature on smoking among Indigenous pregnant women in the United States, Canada, New Zealand, and Australia. We summarize prevalence and factors influencing tobacco use, interventions, and evidence gaps for tobacco control and smoking cessation. Recommendations are made for future interventions, policy changes, and much-needed research. RESULTS: Common themes emerging across the four countries reveal opportunities for cross-cultural collaborative studies and trials. These include the social-normative use of tobacco as barriers to quitting in pregnancy and the need for evaluations of interventions at the family and community level. Socioeconomic disparities underscore the importance of enhancing the implementation and reach of strategies to prevent and reduce prenatal tobacco smoking among Indigenous women. Elders and community health care providers as role models for nontobacco use could be explored. Qualitative work is needed to understand the barriers and opportunities, such as cultural strengths supporting quitting tobacco to develop more effective approaches. CONCLUSIONS: Although a high-priority group, there remains a dearth of research on Indigenous women's smoking in pregnancy. Studies have assessed knowledge and attitudes to smoking in pregnancy, and small feasibility studies and a few empirical trials have been conducted. Recommendations for promising culturally appropriate cessation interventions have been made. Larger trials are warranted. IMPLICATIONS: Strategies to support quitting among pregnant Indigenous women need to be multifactorial and take account of the social determinants of smoking including historical antecedents, community norms, cultural strengths, and recognition of individual and community needs. Cross-country research collaborations have the potential to leverage funding, share expertise, and strengthen approaches to tackle an important and poorly attended health disparity that has a profound impact on the entire life course for Indigenous peoples.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 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 ».