Ethno-specific preferences of cigarette smoking and smoking initiation among canadian immigrants – A multi-level analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cigarette smoking is the leading cause of preventable morbidity and mortality worldwide. Over the last decade, increased immigration has significantly shifted Canada’s demographic profile. According to a 2011 National Household Survey, approximately 20.6% of the Canadian population was immigrants, the highest among the G8 countries. It is estimated that by 2031, one-in-three Canadian’s will be an immigrant. This study examined the ethno-specific preference of cigarette smoking and smoking initiation among Canadian immigrants. Methods: This study used data from the 2013 to 2014 combined cycles of the Canadian Community Health Survey. This was a nationally generalizable, telephone-based survey that included a total of 130,000 respondents, aged 12 years or older. Ethnic differences in the preference of cigarette use among Canadian immigrant groups were determined. A three-level mixed effects logistic regression model was used to estimate the effect of ethnicity on the likelihood of smoking initiation after migration to Canada. Results: In our study, 82% of respondents were native-born Canadians (one group), while the rest were immigrants (six groups=18%). Results of the logistic regression analysis revealed statistically significant differences in the number of cigarettes smoked daily ( P =0.0001), age of smoking onset ( P =0.0001), and smoking initiation ( P =0.0001) between Canadian-born and immigrant participants. Immigrant smokers in Canada were significantly more likely to be younger, single, Caucasian, females with high income and post-secondary education ( P =0.0001). Conclusion: The results of our study suggest that Caucasian female immigrants in Canada initiated smoking at a younger age and smoked more cigarettes than any other immigrant group or native-born Canadians. This is a particularly interesting finding as Caucasian female immigrants may not be considered a vulnerable or at-risk population. To be effective, tobacco strategies specifically tailored for this overlooked population would require increased awareness, culturally appropriate initiatives, and gender-specific interventions. Keywords: cigarette smoking, initiation, ethnicity, immigrants, Canada
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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 | 0,001 |
| 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 ».