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Enregistrement W2913084619 · doi:10.18332/tid/94827

Prevalence and correlates of different smoking bans in homes and cars among smokers in 6 Countries of the EUREST-PLUS ITC Europe Surveys

2019· article· en· W2913084619 sur OpenAlexafffund
Marcela Fu, Yolanda Castellano, Olena Tigova, Christina N Kyriakos, Geoffrey T. Fong, Ute Mons, Witold Zatoński, Thomas K Agar, Anne C K Quah, Antigona Trofor, Tibor Demjén, Krzysztof Przewoźniak, Yannis Tountas, Constantine Vardavas, Esteve Fernández

Notice bibliographique

RevueTobacco Induced Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of WaterlooOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésSmoking banEnvironmental healthPoisson regressionMedicineEuropean unionPublic healthDemographyLegislationSecondhand smokeTobacco controlEu countriesConfidence intervalSmoking prevalenceGeographyBusinessPopulationPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Second-hand smoke exposure has decreased in a number of countries due to widespread smoke-free legislation in public places, but exposure is still present in private settings like homes and cars. Our objective was to describe to what extent smokers implement smoking rules in these settings in six European Union (EU) Member States (MS). METHODS: A cross-sectional survey was conducted with a nationally representative sample of adult smokers from Germany, Greece, Hungary, Poland, Romania and Spain (ITC six European countries survey, part of the EUREST-PLUS Project). We analysed data from 6011 smokers regarding smoking rules in their homes and in cars with children (no rules, partial ban, total ban). We described the prevalence of smoking rules by EU MS and several sociodemographic and smoking characteristics using prevalence ratios (PR) and 95% confidence intervals (CI) derived from Poisson regression models. \. RESULTS: In homes, 26.5% had a total smoking ban (from 13.1% in Spain to 35.5% in Hungary), 44.7% had a partial ban (from 41.3% in Spain to 49.9% in Greece), and 28.8% had no-smoking rules (from 20.2% in Romania to 45.6% in Spain). Prevalence of no-smoking rules in cars with children was 16.2% (from 11.2% in Germany to 20.4% in Spain). The correlates of not restricting smoking in homes and cars included: low education (PR=1.51; 95%CI: 1.20-1.90 and PR=1.55; 95%CI: 1.09-2.20), smoking >30 cigarettes daily (PR=1.53; 95%CI: 1.10-2.14 and PR=2.66; 95%CI: 1.40-5.05) and no attempts to quit ever (PR=1.18; 95%CI: 1.06-1.31 and PR=1.28; 95%CI: 1.06-1.54). CONCLUSIONS: Among smokers in six EU MS, no-smoking rules were more prevalent in homes than in cars with children. Whilst awareness about the health effects of exposure to tobacco smoke on children seemed to be high, more research is needed to better understand the factors that promote private smoke-free environments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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