Country and gender differences in the association between violence and cigarette smoking among youth
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exposure to violence in youth may be associated with substance use and other adverse health effects. This study examined cigarette smoking in two middle-income areas with different levels and types of exposure to violence. METHODS: Association of exposure to verbal and physical violence with cigarette smoking in the West Bank oPt (2008) and in Jujuy Argentina (2006) was examined using cross-sectional surveys of 14 to 17-year old youth in 7th to 10th grade using probabilistic sampling. RESULTS: Violence exposure rates were more than double for Palestinian girls (99.6% vs. 41.2%) and boys (98.7% vs. 41.1%) compared with Argentinians. The rate of current cigarette smoking was significantly higher among Argentinian girls compared with Palestinian girls (33.1% vs. 7.1%, p < 0.001). Exposure to verbal violence from family and to physical violence increased the odds of current cigarette smoking, respectively, among Argentinian girls (aOR = 1.3, 95% CI = 1.0-1.7; aOR = 2.5, 95%CI = 1.7-3.8), Palestinian girls (aOR 2.2, 95%CI = 1.1-2.4; aOR = 2.0, 95%CI = 1.1-3.6) and Argentinian boys (aOR = 1.5, 95%CI = 1.1-2.0; aOR = 2.2, 95%CI = 1.6-3.0), but not among Palestinian boys. CONCLUSION: Findings highlight the importance of producing context and gender specific evidence from exposure to violence, to inform and increase the impact of targeted smoking prevention strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».