Attitudes towards smoking and COVID-19, and changes insmoking behaviors before and after the outbreak of COVID-19:A nationwide cross-sectional survey study in China
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: China has more than 300 million current smokers. There is a controversy over smokers' risk of COVID-19 infection. Smoking is a risk factor for COVID-19 disease progression, and the outbreak of COVID-19 may change people's smoking behaviors. This study assessed people's attitudes towards 'smoking and COVID-19' and changes of smoking behaviors before and after the outbreak of COVID-19. METHODS: A cross-sectional web survey of 11009 adults in China was conducted between 7 May and 3 August 2020. Attitudes towards 'smoking and COVID-19' were compared among non-smokers (n=8837), ex-smokers (n=399) and current smokers (n=1773), and changes in smoking behaviors before and after the outbreak of COVID-19 were assessed among current smokers. RESULTS: Fewer current smokers (26.2%) agreed with the statement that 'Current smokers are more likely than ex-smokers or non-smokers to contract COVID-19' compared with non-smokers (53%) or ex-smokers (41.4%); fewer current smokers (55.9%) agreed with the statement 'If contracted, current smokers are more likely than ex-smokers or non-smokers to risk disease progression' compared with non-smokers (75.5%) or ex-smokers (68.7%). There were no changes in cigarettes smoked per day (mean ± SD: 13.3 ± 9.55 vs 13.4 ± 9.69, p=0.414), percentage of daily smokers (70.8% vs 71.1%, p=0.882) and percentage of smokers with motivation to quit (intend to quit within the next 6 months, 9.4% vs 10.9%, p=0.148) before and after the outbreak of COVID-19. CONCLUSIONS: The survey found that fewer current smokers agreed that smoking is a risk-factor for COVID-19 compared with non-smokers or ex-smokers. Among current smokers, there were no changes in their cigarette consumption and motivation to quit before and after the outbreak of COVID-19. More efforts are needed to educate smokers about the health risks of smoking, as well as efforts to promote their motivation to quit.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 |
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 ».