Associations between smokers’ knowledge of causes of smoking harm and related beliefs and behaviors: Findings from the International Tobacco Control (ITC) Four Country Smoking and Vaping Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most smokers know that smoking is harmful to health, but less is known about their understanding of what causes the harms. The primary aim was to examine smokers' perceptions of the relative contributions to smoking-related morbidity from combustion products, nicotine, other substances present in unburned tobacco, and additives. A secondary aim was to evaluate the association of these perceptions with nicotine vaping product use intentions, and quitting motivation/intentions. METHODS: Participants were current smokers and recent ex-smokers from Australia, Canada, England and the United States (N = 12,904, including 8511 daily smokers), surveyed in the 2018 International Tobacco Control Four Country Smoking and Vaping Survey. Respondents reported on how much they thought combustion products, nicotine, chemicals in the tobacco and additives in cigarettes contribute to smoking-related morbidity (none/very little; some but less than half; around half; more than half; all or nearly all of it; don't know). RESULTS: Overall, 4% of participants provided estimates for all four component causes that fell within the ranges classified correct, with younger respondents and those from England most likely to be correct. Respondents who rated combustion as clearly more important than nicotine in causing harm (25%) were the least likely to be smoking daily and more likely to have quit and/or to be vaping. Among daily smokers, all four cause estimates were independently related to overall health worry and extent of wanting to quit, but the relative rating of combustion compared to nicotine did not add to prediction. Those who answered 'don't know' to the sources of harm questions and those suggesting very little harm were consistently least interested in quitting. CONCLUSIONS: Most smokers' knowledge of specific causes of harm is currently inadequate and could impact their informed decision-making ability.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».