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Enregistrement W2971878362 · doi:10.1371/journal.pone.0220223

Socioeconomic patterns of smoking cessation behavior in low and middle-income countries: Emerging evidence from the Global Adult Tobacco Surveys and International Tobacco Control Surveys

2019· article· en· W2971878362 sur OpenAlexafffund
Nigar Nargis, Hua‐Hie Yong, Pete Driezen, Lazarous Mbulo, Luhua Zhao, Geoffrey T. Fong, Mary E. Thompson, Ron Borland, Krishna Palipudi, Gary A. Giovino, James F. Thrasher, Mohammad Siahpush

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchThai Health Promotion FoundationCenters for Disease Control and PreventionChinese Center for Disease Control and PreventionInternational Development Research CentreNational Cancer InstituteOntario Institute for Cancer ResearchU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésTobacco controlSocioeconomic statusMedicineSmoking cessationEnvironmental healthResidenceDemographyOdds ratioLogistic regressionPublic healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Tobacco smoking is often more prevalent among those with lower socio-economic status (SES) in high-income countries, which can be driven by the inequalities in initiation and cessation of smoking. Smoking is a leading contributor to socio-economic disparities in health. To date, the evidence for any socio-economic inequality in smoking cessation is lacking, especially in low- and middle-income countries (LMICs). This study examined the association between cessation behaviours and SES of smokers from eight LMICs. METHODS: Data among former and current adult smokers aged 18 and older came from contemporaneous Global Adult Tobacco Surveys (2008-2011) and the International Tobacco Control Surveys (2009-2013) conducted in eight LMICs (Bangladesh, Brazil, China, India, Mexico, Malaysia, Thailand and Uruguay). Adjusted odds ratios (AORs) of successful quitting in the past year by SES indicators (household income/wealth, education, employment status, and rural-urban residence) were estimated using multivariable logistic regression controlling for socio-demographics and average tobacco product prices. A random effects meta-analysis was used to combine the estimates of AORs pooled across countries and two concurrent surveys for each country. RESULTS: Estimated quit rates among smokers (both daily and occasional) varied widely across countries. Meta-analysis of pooled AORs across countries and data sources indicated that there was no clear evidence of an association between SES indicators and successful quitting. The only exception was employed smokers, who were less likely to quit than their non-employed counterparts, which included students, homemakers, retirees, and the unemployed (pooled AOR≈0.8, p<0.10). CONCLUSION: Lack of clear evidence of the impact of lower SES on adult cessation behaviour in LMICs suggests that lower-SES smokers are not less successful in their attempts to quit than their higher-SES counterparts. Specifically, lack of employment, which is indicative of younger age and lower nicotine dependence for students, or lower personal disposable income and lower affordability for the unemployed and the retirees, may be associated with quitting. Raising taxes and prices of tobacco products that lowers affordability of tobacco products might be a key strategy for inducing cessation behaviour among current smokers and reducing overall tobacco consumption. Because low-SES smokers are more sensitive to price increases, tobacco taxation policy can induce disproportionately larger decreases in tobacco consumption among them and help reduce socio-economic disparities in smoking and consequent health outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, 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

Citations60
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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