Smoking Disparities by Level of Educational Attainment and Birth Cohort in the U.S.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Little is known about how U.S. smoking patterns of initiation, cessation, and intensity vary by birth cohort across education levels or how these patterns may be driven by other demographic characteristics. METHODS: Smoking data for adults aged ≥25 years was obtained from the National Health Interview Surveys 1966-2018. Age-period-cohort models were developed to estimate the probabilities of smoking initiation, cessation, intensity, and prevalence by age, cohort, calendar year, and gender for education levels: ≤8th grade, 9th-11th grade, high school graduate or GED, some college, and college degree or above. Further analyses were conducted to identify the demographic factors (race/ethnicity and birthplace) that may explain the smoking patterns by education. Analyses were conducted in 2020-2021. RESULTS: Smoking disparities by education have increased by birth cohort. In recent cohorts, initiation probabilities were highest among individuals with 9th-11th-grade education and lowest among individuals with at least a college degree. Cessation probabilities were higher among those with higher education. Current smoking prevalence decreased over time across all education groups, with important differences by gender. However, it decreased more rapidly among individuals with ≤8th grade education, resulting in this group having the second lowest prevalence in recent cohorts. This may be driven by the increasing proportion of non-U.S. born Hispanics in this group. CONCLUSIONS: Although smoking is decreasing by cohort across all education groups, disparities in smoking behaviors by education have widened in recent cohorts. Demographic changes for the ≤8th-grade education group need special consideration in analyses of tobacco use by education.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».