Moving toward a true depiction of tobacco behavior among Asian Indians in California: Prevalence and factors associated with cultural smokeless tobacco product use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Asian Indians (AIs) in the United States exhibit disproportionate burdens of oral cancer and cardiovascular disease, which are potentially linked to smokeless tobacco. However, little is known about the use of cultural smokeless tobacco (CST) products in this population. METHODS: California Asian Indian Tobacco Use Survey data from 2004 (n = 1618) were used to investigate CST prevalence among California's AIs. CST products included paan, paan masala, and gutka. A multivariable logistic regression was conducted to examine factors (socioeconomic status, acculturation measures, and religious affiliation) associated with current CST use versus never use. RESULTS: The current CST prevalence was 13.0% (14.0% for men and 11.8% for women). In contrast, the prevalence of current cigarette use was 5.5% (8.7% for men and 1.9% for women), and the prevalence was lower for cultural smoked tobacco (0.1% for bidis and 0.5% for hookahs). Factors associated with CST use included the following: being male, being 50 years old or older, being an immigrant, speaking an AI language at home, having a higher level of education (adjusted odds ratio [AOR] for high school/some college, 2.6; 95% confidence interval [CI], 1.1-6.5; AOR for college degree or higher, 4.0; 95% CI, 1.7-9.5), having a higher income (AOR for $75,000-$100,000, 2.5; 95% CI, 1.3-4.7; AOR for ≥$100,000, 2.6; 95% CI, 1.4-5.0), identifying as non-Sikh (AOR for Hinduism, 10.0; 95% CI, 6.0-16.5; AOR for other faiths, 10.2; 95% CI, 5.9-17.7), and disagreeing that spiritual beliefs are the foundation of life (AOR, 2.1; 95% CI, 1.2-3.5). CONCLUSIONS: The current CST prevalence is relatively high among California's AIs in comparison with the prevalence of smoking, with narrower differences between sexes. The association with a higher socioeconomic status is contrary to typical cigarette smoking patterns. Acculturation and religious affiliation are important factors associated with current use. Health care providers and policymakers should consider such determinants for targeted interventions. Cancer 2018;124:1607-13. © 2018 American Cancer Society.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».