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Enregistrement W4383303092 · doi:10.17269/s41997-023-00790-5

Smoking cessation attempts and successes among Nunavimmiut

2023· article· en· W4383303092 sur OpenAlexafffundvenueabout
Yohann Courtemanche, Natalia Poliakova, Gina Muckle, Richard E. Bélanger

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesNorthern Contaminants ProgramMinistère de la SantéMinistère de la Santé et des Services sociauxArcticNetUniversité Laval
Mots-clésSmoking cessationDemographyMedicineLogistic regressionHarmSocial supportQuit smokingEnvironmental healthPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The smoking rate in Canada has declined in past decades, yet smoking rates remain high in Nunavik (northern Québec), where an estimated 80% of adult respondents smoke. We investigated sociodemographic factors, smoking behaviours, harm perception, and social support as determinants of smoking cessation attempts and successes among Nunavimmiut. METHODS: Past year smoking frequency, quantity smoked, and cessation attempts and aids were documented in a sample of 1326 Nunavimmiut aged 16 and over in the Qanuilirpitaa? 2017 survey. Sociodemographic indicators, social support, cessation aids, and smoking harm perception were investigated as potential determinants. All factors were modeled by logistic regressions and adjusted for age and sex. RESULTS: Thirty-nine percent of smokers tried to quit smoking in the preceding year, and 6% of those were successful. Older Nunavimmiut (aOR = 0.84 [0.78, 0.90]) and those smoking 20 + cigarettes/day (aOR = 0.94 [0.90, 0.98]) were less likely to attempt to quit. Ungava coast residents (aOR = 1.87 [1.36, 2.57]), separated/widowed/divorced individuals (aOR = 2.43 [1.09, 5.38]), and occasional smokers (aOR = 2.77 [1.61, 4.76]) compared to those living on the Hudson coast, single individuals, and daily smokers, respectively, were more likely to report cessation attempts. Most used no particular cessation aid (58%), 28% relied on family/self-help/support programs, and 26% used medication. Women were more likely to rely on spirituality/traditional methods (aOR = 1.92 [1.00, 3.71]) and less likely to rely on electronic cigarettes (aOR = 0.33 [0.13, 0.84]), as were older participants (aOR = 0.67 [0.49, 0.94]). Those with more years of schooling were more likely to rely on electronic cigarettes (aOR = 1.47 [1.06, 2.02]). These estimates are prone to biases due to the relatively low participation rate in the survey (37%). CONCLUSION: Despite many attempts reported by participants, regional partners of this study underlined that successful smoking cessation remains a challenge for many Nunavimmiut. Key differences were identified in approaches and determinants of smoking cessation attempts, but most smokers did not use cessation aids. These results are in line with the experience of the Inuit partners of this study and can inform targeted public health interventions to support the many Nunavimmiut trying to quit smoking, notably increasing accessibility and acceptability of cessation aids. Inuit partners of this study highlighted the importance for interventions and communication efforts to reflect Nunavik's context.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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