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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».