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Enregistrement W2801573945 · doi:10.2196/mhealth.9783

Tobacco-Smoking, Alcohol-Drinking, and Betel-Quid-Chewing Behaviors: Development and Use of a Web-Based Survey System

2018· article· en· W2801573945 sur OpenAlexvenueno aff
Kuo‐Yao Hsu, Yun‐Fang Tsai, Chu-Ching Huang, Wen‐Ling Yeh, Kai‐Ping Chang, Chen‐Chun Lin, Ching-Yen Chen, Hsiu-Lan Lee

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral Health Pathology and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChang Gung Medical Foundation
Mots-clésEnvironmental healthChewing tobaccoMedicineDentistryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Smoking tobacco, drinking alcohol, and chewing betel quid are health-risk behaviors for several diseases, such as cancer, cardiovascular disease, and diabetes, with severe impacts on health. However, health care providers often have limited time to assess clients' behaviors regarding smoking tobacco, drinking alcohol, and chewing betel quid and intervene, if needed. OBJECTIVE: The objective of this study was to develop a Web-based survey system; determine the rates of tobacco-smoking, alcohol-drinking, and betel-quid-chewing behaviors; and estimate the efficiency of the system (time to complete the survey). METHODS: Patients and their family members or friends were recruited from gastrointestinal medical-surgical, otolaryngology, orthopedics, and rehabilitation clinics or wards at a medical center in northern Taiwan. Data for this descriptive, cross-sectional study were extracted from a large series of research studies. A Web-based survey system was developed using a Linux, Apache, MySQL, PHP stack solution. The Web survey was set up to include four questionnaires: the Chinese-version Fagerstrom Tolerance Questionnaire, the Chinese-version Alcohol Use Disorders Identification Test, the Betel Nut Dependency Scale, and a sociodemographic form with several chronic diseases. After the participants completed the survey, the system automatically calculated their score, categorized their risk level for each behavior, and immediately presented and explained their results. The system also recorded the time each participant took to complete the survey. RESULTS: Of 782 patient participants, 29.6% were addicted to nicotine, 13.3% were hazardous, harmful, or dependent alcohol drinkers, and 1.5% were dependent on chewing betel quid. Of 425 family or friend participants, 19.8% were addicted to nicotine, 5.6% were hazardous, harmful, or dependent alcohol drinkers, and 0.9% were dependent on chewing betel quid. Regarding the mean time to complete the survey, patients took 7.9 minutes (SD 3.0; range 3-20) and family members or friends took 7.7 minutes (SD 2.8; range 3-18). Most of the participants completed the survey within 5-10 minutes. CONCLUSIONS: The Web-based survey was easy to self-administer. Health care providers can use this Web-based survey system to save time in assessing these risk behaviors in clinical settings. All smokers had mild-to-severe nicotine addiction, and 5.6%-12.3% of patients and their family members or friends were at risk of alcohol dependence. Considering that these three behaviors, particularly in combination, dramatically increase the risk of esophageal cancer, appropriate and convenient interventions are necessary for preserving public health in Taiwan.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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