Robust tobacco smoking self-report in two cohorts: pregnant women or men and women living with or without HIV
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the true burden of tobacco smoking on adverse pregnancy outcomes is critical in generating appropriate interventions to improve outcomes. Self-reporting of human behaviour that is associated with stigma is associated with underreporting in general and may bias the impact of smoking in studies; however, self-reporting is frequently the most practical method of gleaning this information. The objective of this study was to evaluate concordance between self-reported smoking and concentrations of plasma cotinine, a biomarker of smoking, among participants enrolled in two related HIV cohorts. A total of 100 pregnant women (76 living with HIV [LWH] and 24 negative controls) in their third trimester, and 100 men and non-pregnant women (43 LWH and 57 negative controls) were included. Among all participants, 43 pregnant women (49% LWH and 25% negative controls) and 50 men and non-pregnant women (58% LWH and 44% negative controls) were self-reported smokers. The odds of discordance between self-reported smoking and cotinine levels were not significantly different between self-reported smokers and non-smokers, nor between pregnant women and others, but were significantly increased, regardless of self-reported status, among people LWH compared to negative controls. The overall concordance between plasma cotinine and self-reported data among all participants was 94% with a sensitivity and specificity of 90% and 96%, respectively. Taken together, these data demonstrate that participant surveying in a non-judgemental context can lead to accurate and robust self-report smoking data among both persons LWH and not, including in the context of pregnancy.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».