Associations of tobacco use and consumption with rurality among patients with psychiatric disorders: Does smoke‐free policy matter?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: People with psychiatric disorders (PDs) have high risks for tobacco use and associated health effects; however, little is known about differences in tobacco use status and consumption by urban or rural residence. Among patients with PDs, we examined the association of smoke-free policy on tobacco use by rural/urban residence METHOD: A cross-sectional retrospective study (N = 2060) among patients in a psychiatric facility was conducted. Multi-logistic and multilinear regression analyses assessed differences in outcomes stratified by rural/urban status. RESULTS: Among rural residents, a substance use history (odds ratios [ORs[ = 2.82, 95% CI: 2.01-3.96), high school education (OR = 0.71, 95% CI: 0.51-0.98), older age (OR = 0.99, 95% CI: 0.98-1.00), and longer length of hospital stay (OR = 0.99, 95% CI: 0.98-1.00) were associated with tobacco use. Among urban residents, male sex (OR = 1.38, 95% CI: 1.02-1.86), a substance use history (OR = 2.61, 95% CI: 1.86-3.66), and externalizing disorder diagnosis (OR = 2.72, 95% CI: 1.35-5.48) correlated with tobacco use. Increased tobacco consumption among rural residents was associated with being male (β = 0.12, p = 0.007) and having less than a high school education (β = 0.14, P = 0.001). Whereas, White ethnicity (β = 0.14, p = 0.006), having less than a high school education (β = 0.11, p = 0.022), and a psychotic disorder diagnosis (β = 0.25, p = 0.038) were associated with greater tobacco consumption in urban residents. Smoke-free policy was not associated with tobacco use (OR = 1.08, 95% CI: 0.87-1.34) and consumption (β = 0.05, p = 0.134). CONCLUSIONS: Despite higher rates of tobacco use among rural patients with PDs, they have similar risk factors as their urban counterparts. However, residing in a location with a smoke-free policy may not contribute to tobacco use behaviors among those with PDs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 |
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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 ».