Smoking and quit attempts during pregnancy and postpartum: a longitudinal UK cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Pregnancy motivates women to try stopping smoking, but little is known about timing of their quit attempts and how quitting intentions change during pregnancy and postpartum. Using longitudinal data, this study aimed to document women's smoking and quitting behaviour throughout pregnancy and after delivery. DESIGN: Longitudinal cohort survey with questionnaires at baseline (8-26 weeks' gestation), late pregnancy (34-36 weeks) and 3 months after delivery. SETTING: Two maternity hospitals in one National Health Service hospital trust, Nottingham, England. PARTICIPANTS: 850 pregnant women, aged 16 years or over, who were current smokers or had smoked in the 3 months before pregnancy, were recruited between August 2011 and August 2012. OUTCOME MEASURES: Self-reported smoking behaviour, quit attempts and quitting intentions. RESULTS: Smoking rates, adjusting for non-response at follow-up, were 57.4% (95% CI 54.1 to 60.7) at baseline, 59.1% (95% CI 54.9 to 63.4) in late pregnancy and 67.1% (95% CI 62.7 to 71.5) 3 months postpartum. At baseline, 272 of 488 current smokers had tried to quit since becoming pregnant (55.7%, 95% CI 51.3 to 60.1); 51.3% (95% CI 44.7 to 58.0) tried quitting between baseline and late pregnancy and 27.4% (95% CI 21.7 to 33.2) after childbirth. The percentage who intended to quit within the next month fell as pregnancy progressed, from 40.4% (95% CI 36.1 to 44.8) at baseline to 29.7% (95% CI 23.8 to 35.6) in late pregnancy and 14.2% (95% CI 10.0 to 18.3) postpartum. Postpartum relapse was lower among women who quit in the 3 months before pregnancy (17.8%, 95% CI 6.1 to 29.4) than those who stopped between baseline and late pregnancy (42.9%, 95% CI 24.6 to 61.3). CONCLUSIONS: Many pregnant smokers make quit attempts throughout pregnancy and postpartum, but intention to quit decreases over time; there is no evidence that smoking rates fall during gestation.
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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 | 0,000 | 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 ».