Smoking trajectories over the first year of the pandemic in UK middle-aged adults: evidence from the UKHLS COVID-19 study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background The COVID-19 pandemic has altered the conditions leading people to smoke. Multiple studies have examined changes in population levels of smoking at the start of the pandemic. However, conclusions remain mixed due to the high proportion of studies with poor methods and short follow-up periods. Methods This study used longitudinal data from the UKHLS COVID-19 study to derive smoking trajectories among 4,130 UK adults aged 35-64 across four time points over the first year of the pandemic (2018-19, April 2020, September 2020, and January 2021). Random-effects models were used to examine subject-specific changes across time points. Results Between the pre-pandemic estimate and January 2021, there was a significant decline in smoking from 14.8% to 13.1% (PR = 0.89, 95%CI 0.83-0.95). The number of cigarettes smoked per day among smokers increased in April 2020 ( B = 0.5, 95%CI 0.0, 1.0) and September 2020 ( B = 1.0, 95%CI 0.4, 1.5), but declined back to pre-pandemic levels in January 2021 ( B = 0.3, 95%CI -0.3, 0.8). These changes did not vary by sex, ethnicity, relationship status, education, occupation, or household income. Conclusion Among UK adults aged 35-64, there has been a slight decrease in smoking which was maintained up to January 2021. Whereas there was an increase in cigarette consumption among smokers at the start of the pandemic, this was no longer observable in January 2021. The findings support the argument that the first year of the pandemic is unlikely to have had a negative effect of most middle-aged adult smokers’ trajectory.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».