Factors Associated with Quit Intentions among Adult Smokers in South Korea: Findings from the 2020 ITC Korea Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: South Korea has made substantial progress on tobacco control, but cigarette smoking prevalence is still high. Previous studies were conducted before the use of nicotine vaping products (NVPs) or heated tobacco products (HTPs) became popular. Thus, whether the concurrent use of NVPs or HTPs affects quit intentions among Korean smokers remains a question that needs to be explored. This study aims to identify predictors of quit intentions among cigarette-only smokers and concurrent users of cigarettes and NVPs or HTPs. Methods: Data were from the 2020 International Tobacco Control Korea Survey. Included in the analysis were 3778 adult cigarette smokers: 1900 at-least-weekly exclusive smokers and 1878 at-least-weekly concurrent smokers and HTP or NVP users. Bivariate and multivariable logistic regression analyses were conducted. Results: Quit intentions were reported by 66.4% of respondents. Factors significantly associated with quit intentions included younger age, having a spouse/partner, lower nicotine dependence, reporting a past quit attempt, regretting starting smoking, believing that smoking had damaged health, worrying that smoking will damage future health, and perceiving health benefits of quitting. Current use of NVPs or HTPs was not significantly associated with quit intentions. Conclusions: This study contributes the following to current literature: intrinsic health-related beliefs were more important than societal norms in shaping quit intentions. These findings should be considered in shaping future smoking cessation policies, such as reinforcing education programs that emphasize the benefits of quitting for personal health reasons, lowering nicotine dependence, and encouraging multiple quit attempts and successful quitting.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».