Do predictors of smoking relapse change as a function of duration of abstinence? Findings from the United States, Canada, United Kingdom and Australia
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To estimate predictors of time to smoking relapse and test if prediction varied by quit duration. DESIGN: Longitudinal cohort data from the International Tobacco Control Four-Country survey with annual follow up collected between 2002 and 2015. SETTING: Canada, United States, United Kingdom and Australia. PARTICIPANTS: A total of 9171 eligible adult smokers who had made at least one quit attempt during the study period. MEASUREMENTS: Time to relapse was the main outcome. Predictor variables included pre-quit baseline measures of nicotine dependence, smoking and quitting-related motivations, quitting capacity and social influence, and also two post-quit measures, use of stop-smoking medications and quit duration (1-7 days, 8-14 days, 15-31 days, 1-3 months, 3-6 months, 6-12 months, 1-2 years and 2+ years), along with socio-demographics. FINDINGS: All factors were predictive of relapse within the first 6 months of quitting but only wanting to quit, quit intentions and number of friends who smoke were still predictive of relapse in the 6-12-month period of quitting [hazard ratios (HR) = 1.20, P < 0.05; 1.13, P < 0.05; and 1.21, P < 0.001, respectively]. Number of friends smoking was the only remaining predictor of relapse in the 1-2 years quit period (HR = 1.19, P = 0.001) with none predictive beyond the 2-year quit period. Use of stop-smoking medications during quit attempts was related negatively to relapse during the first 2 weeks of quitting (HR = 0.71-0.84), but related positively to relapse in the 1-6-month quit period (HR = 1.29-1.54). Predictive effects of all factors showed significant interaction with quit duration except for perceiving smoking as an important part of life, prematurely stubbing out a cigarette and wanting to quit. CONCLUSIONS: Among adult smokers in the United States, Canada, United Kingdom and Australia, factors associated with smoking relapse differ between the early and later stages of a quit attempt, suggesting that the determinants of relapse change as a function of abstinence duration.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».