Change in prevalence of smoking during the first year of the COVID-19 pandemic among middle-aged and older adults in Canada: a cohort study of the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The primary objective was to evaluate the change in the prevalence of daily or occasional tobacco smoking during the first year of the COVID-19 pandemic and to assess if socioeconomic factors were associated with changes in smoking. The secondary objective was to evaluate the association of smoking with adherence to public health measures. Methods: In this prospective cohort study, using Canadian Longitudinal Study on Aging data (44 139 middle-aged and older-aged adults), the prevalence of smoking during the COVID-19 pandemic (2020) and prepandemic (2011-2018) was estimated using weighted generalised estimating equations. ORs and 95% CIs for the association between smoking and adherence to public health measures (a derived score) were estimated using multinomial logistic regression. Results: Time (during vs prepandemic) was a significant predictor of smoking (adjusted OR (aOR) 1.12; 95% CI 1.07, 1.17). The adjusted prevalence of smoking during the beginning of the pandemic was 11.2% (95% CI 10.1%, 12.4%), compared with the prepandemic prevalence of 10.1% (95% CI 9.1%, 11.2%), with p<0.001. Factors associated with an increase in smoking were male sex, being aged 55 to 74 years, residing in Ontario or British Columbia, immigrant background, belonging to a racialised group, higher income and being married/common-law relationship. Smoking was associated with increased odds of high adherence to public health measures (aOR 1.53; 95% CI 1.31, 1.78). Conclusion: Among middle-aged and older adults in Canada, there was a small increase in the adjusted prevalence of smoking early in the pandemic. Daily or occasional smoking was associated with greater adherence to public health measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».