Do social inequalities in smoking differ by immigration status in young adults?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Tobacco use accounts for half the difference in life expectancy across groups of low and high socioeconomic status. The objective was to assess whether social inequalities in smoking in Canada-born young adults are also apparent among same-age immigrants, a group often viewed as disadvantaged and vulnerable to multiple health issues. Methods Data were drawn from the Interdisciplinary Study of Inequalities in Smoking, a longitudinal investigation of social inequalities in smoking in Montreal, Canada. The sample included 2,077 young adults age 18-25 (56.6% female; 18.9% immigrants). Immigrants had been in Canada 11.6 (SD 6.4) years on average. The association between level of education and current smoking was examined separately in immigrants and non-immigrants in multivariate logistic regression analyses controlling for covariates. Results Twenty percent of immigrants were current smokers compared to 24% of non-immigrants. In immigrants, relative to those who were university-educated, the adjusted odds ratio (OR) (95% confidence interval) for current smoking was 1.2 (0.6, 2.3) among those with pre-university or vocational training, and 1.5 (0.7, 2.9) among those with high school education only. In non-immigrants, the adjusted ORs were 1.9 (1.4, 2.5) among those with pre-university or vocational training and 4.0 (2.9, 5.5) among those with high school education. Conclusions Despite a mean of over 10 years in Canada, young adults who immigrated to Canada did not manifest the strong social gradient in smoking apparent in non-immigrants. Identification of factors that protect immigrants from manifesting marked social inequalities in smoking could inform the development of smoking preventive intervention sensitive to social inequalities in smoking. Key messages A social gradient in smoking apparent in Canada-born young adults was not observed in same-age immigrants. Factors that protect immigrants against social inequalities in smoking should be identified.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».