Impact of marginalization on tobacco use in individuals diagnosed with head and neck Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Considerable evidence now indicates that individuals living in underprivileged neighbourhoods have higher rates of mortality and morbidity independent of individual-level characteristics. This study explored the impact of geographical marginalization on smoking cessation in a population of individuals with a diagnosis of head and neck cancer. The aims of this study were twofold: (1) assess the prevalence of smoking cessation in those with a previous diagnosis of head and neck cancer, (2) analyze the determinants of smoking alongside area-based measures of socioeconomic status. METHODS: This was a cross-sectional study. We administered a self-reported nicotine dependence package to participants between the ages of 20-90 with a previous mucosal head and neck cancer diagnosis and with a history of tobacco use. Using the Canadian Marginalization (CAN-Marg) Index tool based on 2006 Canada Census data we compared the degree of marginalization to the smoking status. For those individuals who were currently smoking, nicotine dependence and readiness to quit were assessed. A summative score of marginalization was compared to smoking status of individuals. RESULTS: The results from this study indicate that the summative level of marginalization developed from the combined factors of residential instability, material deprivation, ethnic concentration and dependency may be important factors in smoking cessation. CONCLUSIONS: This analysis of determinants of smoking alongside area-based measures of socioeconomic status may implicate the need for targeted population-based smoking cessation interventions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».