Tobacco policies and changes in the tendency of smoking cessation in cigarette users in Chile: a longitudinal cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the impact of tobacco control regulations and policy implementation on smoking cessation tendencies in cigarette users born between 1982 and 1991 in Chile. DESIGN: Longitudinal cross-sectional study. SETTING: National level. PARTICIPANTS: Data from the National Survey of Drug Consumption (Service of Prevention and Rehabilitation for Drug and Alcohol Consumption). A pseudo-cohort of smokers born between 1982 and 1991 (N=17 905) was tracked from 2002 to 2016. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOMES MEASURES: Primary outcome was the tendency to cease smoking conceptualised as the report of using cigarettes 1 month or more ago relative to using cigarettes in the last 30 days. The main exposure variable was the Tobacco Policy Index-tracking tobacco policy changes over time. Logistic regression, controlling for various factors, was applied. RESULTS: Models suggested a 14% increase in the smoking cessation tendency of individuals using cigarettes 1 month or more ago relative to those using cigarettes in the last 30 days (OR 1.14, CI 95% CI 1.10 to 1.19) for each point increment in the Tobacco Policy index. CONCLUSIONS: Our study contributes to documenting a positive impact of the implementation of interventions considered in the MPOWER strategy in the progression of smoking cessation tendencies in smokers born between 1982 and 1991 in Chile.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».