Assessing factors influencing smoking and smoking cessation within Chinese communities in the Greater Vancouver Area: A qualitative exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The prevalence of smoking is high within Chinese-Canadian communities and there is a lack of culturally and linguistically appropriate smoking cessation resources and services. We aimed to ascertain factors affecting smoking and smoking cessation from the perspectives of current smokers and key informants. METHODS: As part of a multistage mixed-methods study taking place from January 2013 to June 2014, a qualitative exploratory study design was conducted applying a community-based participatory research approach. Focus groups and interviews were conducted with adult (aged ≥19 years) Chinese-Canadian current smokers (≥5 cigarettes per day for the past 30 days) and interviews were held with key informants in Vancouver, Canada. A constant comparison method was applied to code data, and an inductive approach was used to identify emergent themes. RESULTS: In all, 35 smokers from the target communities (11 female, 24 male) participated in 4 focus group sessions and 17 key informants (14 female, 3 male) were individually interviewed. Internal and external factors influencing smoking onset, continuation, and cessation from the perspectives of smokers and key informants were identified. Male smokers thought that the most influential factor influencing smoking initiation was social pressure, while female smokers thought that it was stress. Female smokers reported refraining from seeking cessation assistance due to a perceived negative image of female smokers within the community. Both key informants and participants indicated that involving friends and family in the quitting process may help to motivate smokers. CONCLUSIONS: Smokers from Chinese-Canadian communities may benefit from linguistically appropriate and culturally relevant smoking cessation interventions that consider prevailing attitudes, perceptions, and beliefs. The knowledge gained may inform the development of future smoking cessation programs and resources for the target community, while our approach may be applicable to other ethnocultural or immigrant communities.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».