Smoking Histories by State in the U.S.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Smoking rates across U.S. states have declined at different rates over time because some states have progressive tobacco control policies, whereas others have yet to adopt them. Therefore, each state has its own unique historical experience of smoking initiation, cessation, and prevalence. This study characterizes smoking histories for each U.S. state by birth cohort. METHODS: Using 1965-2018 National Health Interview Survey and 1992-2019 Tobacco Use Supplement to the Current Population Survey data, statistical methods applied an age‒period‒cohort modeling framework to reconstruct population-level smoking histories for each state. Smoking initiation, cessation, and intensity by age, gender, and cohort were estimated for each state. These were used to construct state-specific trends in the prevalence of current, former, and never smoking as well as the mean smoking duration and pack years. Analysis was conducted from 2017 to 2022. RESULTS: California and Kentucky, respectively, are exemplar states of more and less aggressive tobacco control. Initiation probabilities were consistently lower in California than in Kentucky, and cessation probabilities were higher. Hence, the smoking prevalence derived from these parameters is higher in Kentucky. The intensity of cigarette smoking was higher in Kentucky than in California, yielding considerably higher estimated pack years when used with the other parameters. Summaries of smoking trends are given for all states. CONCLUSIONS: Smoking initiation, cessation, and intensity trends vary substantially across states, resulting in major differences in estimated smoking prevalence, duration, and pack years. Some states show improvements in smoking metrics over time with more recent birth cohorts, but others have shown very little.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».