Variations in risks from smoking between high-income, middle-income, and low-income countries: an analysis of data from 179 000 participants from 63 countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Separate studies suggest that the risks from smoking might vary between high-income (HICs), middle-income (MICs), and low-income (LICs) countries, but this has not yet been systematically examined within a single study using standardised approaches. We examined the variations in risks from smoking across different country income groups and some of their potential reasons. METHODS: We analysed data from 134 909 participants from 21 countries followed up for a median of 11·3 years in the Prospective Urban Rural Epidemiology (PURE) cohort study; 9711 participants with myocardial infarction and 11 362 controls from 52 countries in the INTERHEART case-control study; and 11 580 participants with stroke and 11 331 controls from 32 countries in the INTERSTROKE case-control study. In PURE, all-cause mortality, major cardiovascular disease, cancers, respiratory diseases, and their composite were the primary outcomes for this analysis. Biochemical verification of urinary total nicotine equivalent was done in a substudy of 1000 participants in PURE. FINDINGS: In PURE, the adjusted hazard ratio (HR) for the composite outcome in current smokers (vs never smokers) was higher in HICs (HR 1·87, 95% CI 1·65-2·12) than in MICs (1·41, 1·34-1·49) and LICs (1·35, 1·25-1·46; interaction p<0·0001). Similar patterns were observed for each component of the composite outcome in PURE, myocardial infarction in INTERHEART, and stroke in INTERSTROKE. The median levels of tar, nicotine, and carbon monoxide displayed on the cigarette packs from PURE HICs were higher than those on the packs from MICs. In PURE, the proportion of never smokers reporting high second-hand smoke exposure (≥1 times/day) was 6·3% in HICs, 23·2% in MICs, and 14·0% in LICs. The adjusted geometric mean total nicotine equivalent was higher among current smokers in HICs (47·2 μM) than in MICs (31·1 μM) and LICs (25·2 μM; ANCOVA p<0·0001). By contrast, it was higher among never smokers in LICs (18·8 μM) and MICs (11·3 μM) than in HICs (5·0 μM; ANCOVA p=0·0001). INTERPRETATION: The variations in risks from smoking between country income groups are probably related to the higher exposure of tobacco-derived toxicants among smokers in HICs and higher rates of high second-hand smoke exposure among never smokers in MICs and LICs. FUNDING: Full funding sources are listed at the end of the paper (see Acknowledgments).
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».