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Enregistrement W4313237588 · doi:10.1093/ntr/ntac294

Cigarette Gifting Among Nonsmokers in China: Findings From the International Tobacco Control China Survey

2022· article· en· W4313237588 sur OpenAlexafffund
Joanne Chen Lyu, Hai‐Yen Sung, Tingting Yao, Nan Jiang, Anne C K Quah, Gang Meng, Yuan Jiang, Geoffrey T. Fong, Wendy Max

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésTobacco controlMedicineChinaPromotion (chess)Cigarette smokingLogistic regressionEnvironmental healthDescriptive statisticsOddsOdds ratioTobacco useDemographyPublic healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Cigarette gifting is commonly practiced in China and has contributed to the social acceptability and high prevalence of cigarette smoking in the country. As a result, nonsmokers in China are particularly susceptible to smoking. While previous studies have examined cigarette gifting behaviors among smokers, little is known about cigarette gifting among nonsmokers. AIMS AND METHODS: This study aimed to examine the percentage and correlates of giving and receiving cigarettes as gifts among adult nonsmokers in China. We analyzed nonsmokers (N = 1813) aged ≥18 years using data from the International Tobacco Control China Wave 5 Survey. Descriptive statistics summarized the characteristics of those who gave and received cigarettes as gifts. Multivariable logistic regression models were used to identify factors associated with the two behaviors. RESULTS: Among nonsmokers, 9.9% reported giving cigarettes as gifts to family or friends in the last 6 months. A higher level of knowledge about smoking harms was associated with lower adjusted odds of gifting cigarettes. Nonsmokers aged 25-39 years, with middle income, positive attitude toward cigarette gifts, exposure to anti-smoking information, and exposure to smoking promotion, and those who reported receiving cigarettes as gifts from family or friends were more likely to give cigarettes as gifts. A total of 6.6% of nonsmokers reported receiving cigarettes as gifts in the last 6 months. High education, neutral or positive attitude toward cigarette gifts, exposure to anti-smoking information, exposure to smoking promotion, and having smoking friends were associated with receiving cigarettes as gifts. CONCLUSIONS: It is concerning that Chinese cultural norms that support cigarette gifting have extended to giving nonsmokers cigarettes as gifts. Effective anti-smoking messages are needed. Changing the norms around cigarette gifting and increasing knowledge about smoking harms should help reduce cigarette gifting among nonsmokers. IMPLICATIONS: Easy access to cigarettes received as gifts, along with the wide acceptance of smoking in China, places Chinese nonsmokers in a risky position. More educational campaigns targeting nonsmokers to proactively prevent them from smoking are called for. The ineffectiveness of existing anti-smoking information highlights the need for more effective anti-smoking messages. That attitude toward cigarette gifts is the strongest predictor of giving cigarettes as gifts suggests the need for interventions to reverse the positive attitude about cigarette gifting to decrease the popularity of this activity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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