Patterns of Birth Cohort‒Specific Smoking Histories in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Smoking prevalence has decreased considerably in Brazil from 34.8% in 1989 to 12.6% in 2019 owing to the implementation of strong tobacco control policies. However, recent data show that the downward trend may be stagnating. Detailed analyses of historical smoking patterns by birth cohort could guide tobacco control decision making in Brazil. METHODS: Using the 2008 Global Adult Tobacco Survey and the 2013 and 2019 National Health Surveys, historical smoking patterns in Brazil were estimated, supplemented with data from the 2006‒2019 Surveillance System of Risk Factors for Chronic Diseases by Telephone Interviews. Age‒period‒cohort models with constrained natural splines were applied to estimate the annual probabilities of smoking initiation and cessation, current smoker prevalence, and mean cigarettes smoked per day by age, gender, and birth cohort. Analysis was conducted in 2021‒2022. RESULTS: Current smoker prevalence has declined considerably since the 1950 and 1955 birth cohorts for males and females, respectively, reflecting decreased smoking initiation and increased smoking-cessation probabilities over time. Among female cohorts born on or after 2000, smoking initiation may be increasing even as their smoking cessation has increased considerably. Mean cigarettes smoked per day has remained relatively constant across period and cohorts, showing only a minor decrease among males. CONCLUSIONS: These detailed cohort-specific smoking parameters can be used to inform models that evaluate the impact of tobacco use and policies on long-term health outcomes and guide public health decision making in Brazil. Stagnant mean cigarettes smoked per day, increasing female smoking initiation, and limited improvement in male cessation among recent cohorts present challenges to tobacco control.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».