Assessing Sex, Gender Identity, Sexual Orientation, Race, Ethnicity, Socioeconomic Status, and Mental Health Concerns in Tobacco Use Disorder Treatment Research: Measurement Challenges and Recommendations From a Society for Research on Nicotine and Tobacco Pre-conference Workshop
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on topics discussed at a Society for Research on Nicotine and Tobacco pre-conference workshop at the 2019 annual Society for Research on Nicotine and Tobacco meeting. The goal of the pre-conference workshop was to help develop a shared understanding of the importance of several tobacco-related priority groups in tobacco use disorder (TUD) treatment research and to highlight challenges in measurement related to these groups. The workshop focused on persons with minoritized sex, gender identity, and sexual orientation identities; persons with minoritized racial and ethnic backgrounds; persons with lower socioeconomic status (SES); and persons with mental health concerns. In addition to experiencing commercial tobacco-related health disparities, these groups are also underrepresented in tobacco research, including TUD treatment studies. Importantly, there is wide variation in how and whether researchers are identifying variation within these priority groups. Best practices for measuring and reporting sex, gender identity, sexual orientation, race, ethnicity, SES, and mental health concerns in TUD treatment research are needed. This paper provides information about measurement challenges when including these groups in TUD treatment research and specific recommendations about how to measure these groups and assess potential disparities in outcomes. The goal of this paper is to encourage TUD treatment researchers to use measurement best practices in these priority groups in an effort to conduct meaningful and equity-promoting research. Increasing the inclusion and visibility of these groups in TUD treatment research will help to move the field forward in decreasing tobacco-related health disparities. Implications: Tobacco-related disparities exist for a number of priority groups including, among others, women, individuals with minoritized sexual and gender identities, individuals with minoritized racial and ethnic backgrounds, individuals with lower SES, and individuals with mental health concerns. Research on TUD treatments for many of these subgroups is lacking. Accurate assessment and consideration of these subgroups will provide needed information about efficacious and effective TUD treatments, about potential mediators and moderators, and for accurately describing study samples, all critical elements for reducing tobacco-related disparities, and improving diversity, equity, and inclusion in TUD treatment research.
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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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».