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Enregistrement W4287306507 · doi:10.18332/tid/150345

Methods and factors influencing successful smoking cessation in Thailand: A case-control study among smokers at the community level

2022· article· en· W4287306507 sur OpenAlexaff
Bundit Sornpaisarn, Nadia Parvez, Werayut Chatakan, Weena Thitiprasert, Pattanapong Precha, Ronnachai Kongsakol, Udomsak Saengow, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueTobacco Induced Diseases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmoking cessationMedicineThaisTobacco controlDemographyNicotineLogistic regressionQuit smokingEnvironmental healthPublic healthPsychiatryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Despite comprehensive tobacco control policies being in place since 1992, smoking prevalence in Thailand has not declined since 2009, indicating a potential need for individual-level measures. This study examined factors influencing successful smoking cessation attempts in Thailand. METHODS: With a case-control design, smoking cessation experiences of 284 successful (defined as having quit smoking for at least six months) and 837 unsuccessful quitters, who were all lifetime daily smokers, were compared, using sociodemographic data, smoking behaviors, and smoking cessation experiences from their last quitting attempt. Data were collected between August and December 2020. Multivariate-adjusted logistic regressions were employed. RESULTS: Unaided smoking cessation was the most popular method among Thais attempting to quit smoking; more than 99% of both successful and unsuccessful quitters used this method. A significantly higher proportion of successful quitters favored stopping their smoking abruptly than did unsuccessful quitters. Depending on the cessation phases (nicotine withdrawal or relapse prevention), cessation-supporting factors included a doctor's recommendation to stop smoking due to smoker's sickness (OR=2.6; 95% CI: 1.9-3.6), having a grandchild (OR=2.5; 95% CI: 1.1-5.6) or child (OR=2.0; 95% CI: 1.2-3.1), exercising (OR=13.9; 95% CI: 7.2-26.9), avoiding smokers (OR=6.7; 95% CI: 4.1-11.1), self-efficacy (OR=8.5; 95% CI: 3.6-20.0), having a good appetite (OR=1.9; 95% CI: 1.3-2.8), wishing to avoid the unpleasant smell of other people's smoking after cessation (OR=3.7; 95% CI: 2.5-5.5), smoking prohibitions in public places (OR=2.8; 95% CI: 1.2-6.4) and workplaces (OR=4.5; 95% CI: 1.9-10.3), and expensive tobacco (OR=1.9; 95% CI: 1.3-2.9). Barriers to successful cessation included using roll-your-own (OR=0.4; 95% CI: 0.3-0.5), insomnia (OR=0.3; 95% CI: 0.2-0.5), social pressure to smoke (OR=0.4; 95% CI: 0.3-0.6), associating smoking with a habit/specific activity (OR=0.4; 95% CI: 0.3-0.5), and pleasure of smoking (OR=0.5; 95% CI: 0.3-0.7). CONCLUSIONS: This study highlights several factors found to influence successful smoking cessation among Thai smokers which can be used to design a guideline for unaided smoking cessation, and for smoking cessation enhancement programs and policies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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