Factors Associated with Attempt for Smoking Cessation among Hardcore Smokers in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tobacco control activities have mostly influenced those smokers who found it easier to quit and, thus, remaining smokers are those who are less likely to stop smoking. This phenomenon is called “hardening hypothesis,” which individuals unwilling or unable to quit smoking and likely to remain so. The aim of this study was to identify the factors correlated with smoking cessation among hardcore smokers. Methods: A cross-sectional descriptive correlational research design was employed. Hardcore smokers from communities in Taiwan were recruited to participate in the study (N = 187). Self-report questionnaires were used to collect demographic data as well as data on nicotine dependence, quitting self-efficacy, social smoking motives, attitudes towards the Tobacco Hazards Prevention Act (THPA), and smoking cessation. Logistic regression analysis was used to examine the factors that were related to quit smoking. Results: About 30.3% (n = 54) reported having experienced quitting smoking over 7 days in the past year. Logistic regression analysis indicated that attitudes towards the THPA was identified as a particularly important factor contributing to the increase in smoking cessation among hardcore smokers. Conclusions: Nurses should cooperate with smoking cessation coaches to facilitate the improvement of attitudes towards the THPA as a key means through which to increase the smoking cessation rate among hardcore smokers.
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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 | 0,001 |
| 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 ».