Exposure to tobacco smoke and validation of smoking status during pregnancy in the MIREC study
Notice bibliographique
Résumé
Given that prenatal exposure to tobacco smoke can lead to increased risks of adverse health effects, having valid measures of exposure is important. In a Canadian cohort (n = 2000), maternal and infant biospecimens were analysed for cotinine. Sensitivity and specificity of self-reported active smoking status were estimated. Regression modelling was used to identify potential predictors of maternal and infant plasma cotinine in non-smoking women. During the first trimester, 60.6% of the women reported never smoking, 27.3% were former smokers, 6.1% had quit when they found out they were pregnant, 5.8% were smokers and 42% of the non-smokers reported exposure to secondhand smoke (SHS). Low detection of tobacco biomarkers in meconium limited its ability to identify exposure to SHS. The sensitivity and specificity for self-reported smoking during the 1st trimester were 85.37 and 99.45%, respectively. The lowest sensitivity was found in participants with the highest level of education and income, oldest women and those born outside Canada. Non-smoking women living in an apartment had 1.7 times higher odds of detectable plasma cotinine than those living in a single home after adjusting for other variables. Our results suggest that while self-reports are fairly accurate, they may be less so in populations with higher socio-economic status. This investigation underscores the need to consider the participant socio-economic characteristics and dwelling type when using questionnaires to estimate active and passive tobacco exposure.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».