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Enregistrement W4308976085 · doi:10.24095/hpcdp.42.11/12.01f

Les caractéristiques démographiques et socioéconomiques sous-tendent-elles les différences d’initiation à l’usage du tabac chez les jeunes entre les provinces canadiennes? Données probantes tirées de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (2015-2018)

2022· article· fr· W4308976085 sur OpenAlexafffundvenueabout
Thierry Gagné, Annie Pelekanakis, Jennifer O’Loughlin

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction L’initiation à l’usage du tabac chez les jeunes peut créer des différences de prévalence du tabagisme entre les provinces canadiennes. On sait que les différences provinciales en matière d’initiation sont liées aux stratégies de lutte contre le tabagisme et au financement de la santé publique, mais elles ont également été attribuées aux caractéristiques de la population. Nous mettons cette hypothèse à l’épreuve en évaluant dans quelle mesure sept caractéristiques (immigration, langue, structure familiale, niveau d’études, revenu, accession à la propriété et statut d’étudiant) expliquent les différences d’initiation entre les provinces. Méthodologie Nous avons utilisé les données de 16 897 jeunes de 12 à 17 ans recueillies de 2015 à 2018 dans le cadre de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes. Pour évaluer la proportion des différences provinciales expliquées par les caractéristiques de la population, nous avons comparé les effets marginaux moyens (EMM) partiellement et entièrement ajustés à partir de régressions du statut « avoir déjà été initié à l’usage du tabac » selon la province et d’autres caractéristiques. Nous avons également testé les interactions pour évaluer les différences dans l’association entre les caractéristiques de la population et l’initiation entre les provinces. Résultats La prévalence du statut d’initiation variait entre 4 % en Colombie-Britannique et 10 % au Québec. Les facteurs suivants ont été associés à l’initiation : le fait d’être né au Canada, de parler français, de ne pas vivre dans un ménage biparental, de se trouver dans le quintile de revenu du ménage le plus bas, d’avoir des parents sans études postsecondaires, de vivre dans un logement loué et de ne pas fréquenter l’école. Compte tenu de ces résultats, l’EMM de la résidence dans une autre province par rapport au Québec a été atténué de 3 % à 9 %. La structure familiale et le revenu du ménage étaient plus fortement associés à l’initiation dans la région de l’Atlantique et au Manitoba, mais pas au Québec. Conclusion Il est peu probable que les différences d’initiation entre le Québec et les autres provinces s’expliquent majoritairement par la composition démographique ou socioéconomique. La redéfinition des priorités en matière de lutte contre le tabagisme et de financement de la santé publique sera probablement essentielle pour atteindre l’objectif ultime de cessation du tabac dans toutes les provinces.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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