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Enregistrement W2939535611 · doi:10.3390/ijerph16081412

How Are Self-Reported Physical and Mental Health Conditions Related to Vaping Activities among Smokers and Quitters: Findings from the ITC Four Country Smoking and Vaping Wave 1 Survey

2019· article· en· W2939535611 sur OpenAlexafffund
Lin Li, Ron Borland, Richard J. O’Connor, Geoffrey T. Fong, Ann McNeill, Pete Driezen, K. Michael Cummings

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of WaterlooOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchPfizer
Mots-clésMedicineDepression (economics)Odds ratioObesityConfidence intervalAnxietySmoking cessationPublic healthDiabetes mellitusMental healthBinge drinkingInternal medicinePsychiatryEnvironmental healthPoison controlInjury preventionEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines whether having health conditions or concerns related to smoking is associated with use of vaping products. Data came from the 2016 wave of the International Tobacco Control Four Country Smoking and Vaping Survey. Smokers and recent quitters (n = 11,344) were asked whether they had a medical diagnosis for nine health conditions (i.e., depression, anxiety, alcohol problems, severe obesity, chronic pain, diabetes, heart disease, cancer, and chronic lung disease) and concerns about past and future health effects of smoking, and their vaping activities. Respondents with depression and alcohol problems were more likely to be current vapers both daily (Adjusted odds ratio, AOR = 1.42, 95% confidence interval, CI 1.09–1.85, p < 0.05 for depression; and AOR = 1.52, 95% CI 1.02–2.27, p < 0.05 for alcohol) and monthly (AOR = 1.32, 95% CI 1.11–1.57 for depression, p < 0.01; and AOR = 1.43, 95% CI 1.06–1.90, p < 0.05 for alcohol). Vaping was more likely at monthly level for those with severe obesity (AOR = 1.77, 95% CI 1.29–2.43, p < 0.001), cancer (AOR = 5.19, 95% CI 2.20–12.24, p < 0.001), and concerns about future effects of smoking (AOR = 1.83, 95% CI 1.47–2.28, p < 0.001). Positive associations were also found between chronic pain and concerns about past health effects of smoking and daily vaping. Only having heart disease was, in this case negatively, associated with use of vaping products on their last quit attempt (AOR = 0.72, 95% CI 0.43–0.91, p < 0.05). Self-reported health condition or reduced health associated with smoking is not systematically leading to increased vaping or increased likelihood of using vaping as a quitting strategy.

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)0,006
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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