Patterns of Birth Cohort‒Specific Smoking Histories by Race and Ethnicity in the U.S.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: U.S. smoking prevalence varies greatly by race/ethnicity. However, little is known about how smoking initiation, cessation, and intensity vary by birth cohort and race/ethnicity. METHODS: Adult smoking data were obtained from the 1978-2018 National Health Interview Surveys. Age‒period‒cohort models with constrained natural splines were developed to estimate historical smoking patterns among non-Hispanic White, non-Hispanic Black, Hispanic, non-Hispanic Asian and Pacific Islander, and non-Hispanic American Indian and Alaskan Native individuals. Annual smoking prevalence and probabilities of smoking initiation, cessation, and intensity by age, year, gender, and race/ethnicity were estimated for the 1900 to 2000 birth cohorts. Analysis was conducted in 2020-2021. RESULTS: Smoking initiation probabilities were highest for the American Indian and Alaskan Native population, second highest among the non-Hispanic White population, and lowest among Asian and Pacific Islander and Hispanic populations across birth cohorts. Historically, initiation probabilities among non-Hispanic Black populations were comparable with those among non-Hispanic White populations but have decreased since the 1970 birth cohort. Cessation probabilities were lowest among American Indian and Alaskan Native and non-Hispanic Black populations and highest among non-Hispanic White and Asian and Pacific Islander populations across cohorts and ages. Initiation and cessation probabilities produce observed patterns of smoking where prevalence among American Indian and Alaskan Native populations is highest across all ages and cohorts. Across cohorts, smoking prevalence among non-Hispanic Black populations, particularly males, is lower than among non-Hispanic White populations at younger ages but higher at older ages. CONCLUSIONS: There are important and persistent racial/ethnic differences in smoking prevalence, initiation, cessation, and intensity across U.S. birth cohorts. Targeted interventions should address widening smoking disparities by race/ethnicity, particularly for American Indian and Alaskan Native and non-Hispanic Black populations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».