What Motivates Smoking Cessation? A Cross-Sectional Study in a Lower-Middle-Income Country
Notice bibliographique
Résumé
Abstract IntroductionOnly one-quarter of smokers in Pakistan attempt to quit smoking, and less than 3% are successful. In the absence of any literature from the country, this study aimed to explore factors motivating and strategies employed in successful smoking cessation attempts in Pakistan, a lower-middle-income country.MethodsA survey was carried out in Karachi, Pakistan, amongst adult (≥ 18 years) former smokers (individuals who had smoked ≥ 100 cigarettes in their lifetime but who had successfully quit smoking for > 1 month at the time of survey). Multivariable logistic regression, adjusted for age, gender and monthly family income, was performed with number of quit attempts (single vs. multiple) as the dependent variable.ResultsOut of 330 former smokers, 50.3% quit successfully on their first attempt (50.3%) with 62.1% quitting “cold turkey”. Only 10.9% used a cessation aid (most commonly nicotine replacement therapy; 8.2%). Motivations for quitting included self-health (74.5%), promptings by one’s family (43%), and family’s health (14.8%). Other social pressures included peer-pressure to quit smoking (31.2%) and social avoidance by non-smokers (22.7%). Successful smoking cessation on one’s first attempt was associated with being married (OR: 3.239 [95% CI:1.593-6.585]), employing an abrupt cessation mode of quitting (4.144 [2.512-6.836]), and telling oneself that one has the willpower to quit (1.635 [1.027-2.604]).ConclusionIn Pakistan, smoking cessation is motivated by concern for self-health and family’s health, family’s support, and social pressures. Our results lay a comprehensive foundation for the development of smoking-cessation interventions tailored to the population of the country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».