Do Social Inequalities in Smoking Differ by Immigration Status in Young Adults Living in an Urban Setting? Findings From the Interdisciplinary Study of Inequalities in Smoking
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We assessed whether social inequalities in smoking observed among young adults born in Canada were also apparent in same-age immigrants. METHODS: Data were drawn from an investigation of social inequalities in smoking conducted in an urban setting (Montreal, Canada). The sample included 2077 young adults age 18 to 25 (56.6% female; 18.9% immigrants who had lived in Canada 11.6 (SD 6.4) years on average). The association between education and current smoking was examined in multivariable logistic regression analyses conducted separately in young adults born in Canada and in immigrants. RESULTS: About 19.5% of immigrants were current smokers compared to 23.8% of young adults born in Canada. In immigrants, relative to those with university education, the adjusted odds ratios (OR) (95% confidence interval) for current smoking were 1.2 (0.6, 2.3) among those with pre-university/vocational training and 1.5 (0.7, 2.9) among those with high school education. In non-immigrants, the adjusted ORs were 1.9 (1.4, 2.5) among those with pre-university/vocational training and 4.0 (2.9, 5.5) among those with high school. CONCLUSION: Young adults who had immigrated to Canada did not manifest the strong social gradient in smoking apparent in young adults born in Canada. Increased understanding of the underpinnings of this difference could inform development of interventions that aim to reduce social inequalities in smoking.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».