The Intersection of Food Insecurity and Tobacco Use: A Scoping Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cigarette smoking is increasingly concentrated in socioeconomically disadvantaged groups, and food insecurity also disproportionately affects lower-income groups. Recent studies have suggested that smoking and food insecurity operate as risk factors for one another, but there is limited understanding of their intersection. This scoping review aimed to synthesize the published literature on the association between food insecurity and tobacco use across population groups in the United States and Canada. We searched PubMed, Web of Science, and PsycINFO using key words. Studies included were published in English between 2008 and 2018, reported empirical findings, measured both tobacco use and food insecurity, and considered either variable as a study outcome. Nineteen articles were identified; 6 examined tobacco use as an outcome variable and 13 examined food insecurity as an outcome variable. Most articles were of studies using cross-sectional designs. Study samples ranged from general populations, clinical samples, and underserved populations. For each article, we extracted information including specific findings related to the association between food insecurity and tobacco use. We synthesized the current research by formulating a model by which food insecurity and tobacco use are bidirectionally associated. This scoping review concludes that the co-occurrence of food insecurity and tobacco use exists across populations in the United States and Canada. As the evidence is largely from cross-sectional investigations, there is a need for longer term, comprehensive assessments of relationships between tobacco use and food insecurity. Such investigations can inform policies and interventions aimed toward addressing the inequitable burden of tobacco use and of food insecurity among disadvantaged populations.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle