A Tool to Identify Adolescents at Risk of Cigarette Smoking Initiation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the development of a prognostic tool to identify adolescents at risk for transitioning from never to ever smoking in the next year. METHODS: Data were drawn from the Nicotine Dependence in Teens study, a longitudinal investigation of adolescents (1999 to present). A total of 1294 students initially age 12 to 13 years were recruited from seventh-grade classes in 10 high schools in Montreal. Self-report questionnaire data were collected every 3 months during the 10-month school year over 5 years (1999–2005) until participants completed high school (n = 20 cycles). Prognostic variables for inclusion in the multivariable analyses were selected from 58 candidate predictors describing sociodemographic characteristics, smoking habits of family and friends, lifestyle factors, personality traits, and mental health. Cigarette smoking initiation was defined as taking even 1 puff on a cigarette for the first time, as measured in a 3-month recall of cigarette use completed in each cycle. RESULTS: The cumulative incidence of cigarette smoking initiation was 16.3%. Data were partitioned into a training set for model-building and a testing set to evaluate the performance of the model. The final model included 12 variables (age, 4 worry or stress-related items, 1 depression-related item, 2 self-esteem items, and 4 alcohol- or tobacco-related variables). The model yielded a c-statistic of 0.77 and had good calibration. CONCLUSIONS: This short prognostic tool, which can be incorporated into busy clinical practice, was used to accurately identify adolescents at risk for cigarette smoking initiation.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».