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Enregistrement W3045731470 · doi:10.18332/tid/125580

The double-edged relationship between COVID-19 stress andsmoking: Implications for smoking cessation

2020· article· en· W3045731470 sur OpenAlexaff
Jeroen Bommelé, Petra Hopman, Bethany Hipple Walters, Cloé Geboers, Esther A. Croes, Geoffrey T. Fong, Anne C K Quah, Marc C. Willemsen

Notice bibliographique

RevueTobacco Induced Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of WaterlooOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineSmoking cessationDemographyMultinomial logistic regressionLogistic regressionAffect (linguistics)2019-20 coronavirus outbreakBiostatisticsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Environmental healthEpidemiologyPsychologyInternal medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)VirologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Although recent research shows that smokers respond differently to the COVID-19 pandemic, it offers little explanation of why some have increased their smoking, while others decreased it. In this study, we examined a possible explanation for these different responses: pandemic-related stress. METHODS: We conducted an online survey among a representative sample of Dutch current smokers from 11-18 May 2020 (n=957). During that period, COVID-19 was six weeks past the (initial) peak of cases and deaths in the Netherlands. Included in the survey were measures of how the COVID-19 pandemic had changed their smoking, if at all (no change, increased smoking, decreased smoking), and a measure of stress due to COVID-19. RESULTS: Overall, while 14.1% of smokers reported smoking less due to the COVID-19 pandemic, 18.9% of smokers reported smoking more. A multinomial logistic regression analysis revealed that there was a dose-response effect of stress: smokers who were somewhat stressed were more likely to have either increased (OR=2.37; 95% CI: 1.49-3.78) or reduced (OR=1.80; 95% CI: 1.07-3.05) their smoking. Severely stressed smokers were even more likely to have either increased (OR=3.75; 95% CI: 1.84-7.64) or reduced (OR=3.97; 95% CI: 1.70-9.28) their smoking. Thus, stress was associated with both increased and reduced smoking, independently from perceived difficulty of quitting and level of motivation to quit. CONCLUSIONS: Stress related to the COVID-19 pandemic appears to affect smokers in different ways, some smokers increase their smoking while others decrease it. While boredom and restrictions in movement might have stimulated smoking, the threat of contracting COVID-19 and becoming severely ill might have motivated others to improve their health by quitting smoking. These data highlight the importance of providing greater resources for cessation services and the importance of creating public campaigns to enhance cessation in this dramatic time.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,231
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations212
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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