Association Between Secondhand Smoke Exposure Among Women and the Implementation of Tobacco Control Measures on Campus: A Cross-Sectional Study in 50 Universities Across China
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Exposure to secondhand smoke (SHS) among women is prevalent in China which increases their risk of developing a wide range of diseases and can affect their susceptibility to adverse reproductive health effects. This study aims to examine the association between SHS exposure among women and the adoption and implementation of tobacco control measures on campus in China. AIMS AND METHODS: 7469 female college students who have never smoked were recruited from 50 universities across China using a multistage sampling technique. All participants reported their exposure to SHS and the tobacco advertising and promotion on campus. Participants from colleges with smoke-free policies reported the implementation of smoke-free policies on campus measured by: (1) no evidence of smoking and (2) the display of smoke-free signs in public places. Multivariate logistic regression models were applied using weighted survey data. RESULTS: SHS exposure among participants was 50.5% (95% CI = 44.2% to 56.9%). The adoption of a smoke-free policy was not associated with SHS exposure (OR: 1.01, 95% CI = .71, 1.42), however, the implementation of the policy was significantly negatively associated with SHS exposure (OR: 0.56, 95% CI = .47 to 0.67). In addition, tobacco advertising and promotion on campus were significantly positively associated with SHS exposure (OR: 2.33, 95% CI = 1.42, 3.82; OR: 1.52; 95% CI = 1.15, 2.02, respectively). CONCLUSIONS: Exposure to SHS is prevalent among female college students in China. Successful implementation of a smoke-free policy and banning tobacco advertising and promotion on campus could be effective measures to protect young women from the harms of SHS in China. IMPLICATIONS: Approximately half of female college students are exposed to SHS on campus in China. Failure to implement smoke-free policies and exposure to tobacco marketing on campus are associated with higher SHS exposure. To protect millions of young Chinese women from the health harms of SHS, universities need to enact and enforce smoke-free policies within campus boundaries and adopt comprehensive bans on tobacco advertising and promotion on campus.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».