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Enregistrement W4308414090 · doi:10.34023/2313-6383-2022-29-5-110-118

Statistical Analysis of Changes in Tobacco Consumption amid the COVID-19 Pandemic

2022· article· en· W4308414090 sur OpenAlexaboutno aff
Alina Biryukova

Notice bibliographique

RevueVoprosy statistiki · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHuman Health and Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)PandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Consumption (sociology)PopulationEnvironmental healthDemographyTobacco controlHabitMedicineNicotineGeographyPublic healthPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The author analyzed problems related to the prevalence of smoking and the need to combat the tobacco epidemic in Russia on the basis of current statistics and special surveys. Despite the fact that the number of smokers in Russia has been decreasing since 2009, there are new challenges for the authorities and society in their efforts to reduce the prevalence of smoking due to the emergence of new alternative tobacco and nicotine products, as well as changes in consumption habits due to the crisis caused by the COVID-19 pandemic. According to surveys carried out by the National Research University Higher School of Economics (from 2017 to 2020) and Rosstat (from 2011 to 2020), changes in tobacco consumption and smoking preferences have been identified, especially during the period of economic instability and the COVID-19 pandemic. The article explains the author’s position that despite the general decrease in the number of smokers (up to a quarter of adult population – according to data for 2020), their population is heterogeneous, and within it there were various processes, depending on the sex of the smoker, the intensity of smoking, preferences for nicotine-containing products. Firstly, over the period under review, the proportion of former smokers who have relinquished the habit has increased; secondly, the proportion of heavy smokers who used to consume a pack of cigarettes per day has decreased, and, conversely, the proportion of those who smoke about a quarter of a pack per day has increased. Smoking among women has two characteristics: lowering the age of onset of smoking to 19 years, along with increasing the daily consumption of cigarettes to an average of 12. Men, on the other hand, tend to reduce the daily consumption of cigarettes to 16 cigarettes on average. The proportion of smokeless tobacco products and electronic nicotine delivery systems is beginning to grow, but is still not a complete substitute for conventional cigarettes, which smoke about 95% of smokers. Finally, owing to the pandemic and crises in economy, the trend towards self-isolation has increased the number of people who smoke for the first time at a sufficiently mature age (30 years and older). Therefore, the results of the study revealed both certain patterns in tobacco consumption over the years preceding the pandemic and the impact of COVID-19 on social and economic processes involved in smoking that governance structures now need to take into account.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,306 · 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.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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