Methodological systematic review of studies on social inequalities in smoking among young adults: A field coming of age?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Socioeconomic circumstances are critically important to addressing smoking. In young adulthood (ages 18-25), dynamic transitions in education, employment, family and housing complicate the measurement of socioeconomic circumstances. To better understand approaches to capturing these circumstances, this methodological systematic review examined how socioeconomic characteristics used to identify social inequalities in smoking among young adults are measured. DATA SOURCES: We searched PubMed/MEDLINE, Scopus, EMBASE, ERIC and Sociological Abstracts, and used three prior reviews. We updated the search in March 2018. STUDY SELECTION: Two reviewers independently screened peer-reviewed records from OECD countries published in English, French, German or Spanish after 1995 whose samples covered at least 1 year between the ages of 18 and 25. We included 89 of 1320 records. DATA EXTRACTION: One reviewer extracted study characteristics, indicators used to operationalise socioeconomic circumstances and each indicator's relation to results on smoking (ie, significance and direction). We found 39 indicators of socioeconomic circumstances related to six broad domains. These indicators were used in 425 results. DATA SYNTHESIS: We descriptively analysed the extracted data using evidence tables. Educational attainment was most common. Evidence of inequalities varied by indicator used. For example, there was inconsistent evidence regarding the role of parental characteristics and transition stages and insufficient evidence regarding personal income on smoking. CONCLUSION: Despite its importance, studies have disproportionally examined inequalities among young adults using traditional indicators. The mismatch between young adults' life transitions and measurement strategies may attenuate evidence of inequalities. We suggest strategies to improve future measurement.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».