Workplace second-hand smoke exposure and its association with respiratory symptoms: Findings from cross-sectional surveys 2015–2020
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We investigated the prevalence and associated factors of exposure to secondhand smoke (SHS) at workplaces from 2015 to 2020, 8+ years after the expansion of smoke-free areas, including all indoor workplaces in Hong Kong since 2007, and its association with respiratory symptoms in Chinese adults. STUDY DESIGN: Population-based survey. METHODS: 13,048 working respondents (aged 15+ years) from 6 waves of population-based random-digit telephone surveys (2015-2020) were included. Information on sociodemographic factors, smoking status, and SHS exposure at workplaces were collected. 4585 respondents were randomly selected to report their recent respiratory symptoms. Log-binomial regressions assessed factors associated with SHS exposure at workplaces and the association between SHS and respiratory symptoms, adjusting for sociodemographic factors. RESULTS: 24.8 % of respondents reported SHS exposure at workplaces in the 7 days preceding the survey. Male, older age, lower education level, work outdoors, work both outdoors and indoors, work in vehicles, work as service and sales workers, and work as manual laborers were associated with SHS exposure at workplaces (all P < 0.05). SHS exposure at workplaces was associated with respiratory symptoms in never smokers (Adjusted prevalence ratio (APR) 1.34, 95 %CI 1.00 to 1.81) and ex-smokers (APR 1.34, 95 %CI 1.02 to 1.77), with dose-response relationships. CONCLUSION: Eight to thirteen years after banning smoking at all indoor workplaces, SHS exposure at workplaces was prevalent in outdoor occupations. Exposure to SHS at workplaces was associated with self-reported respiratory symptoms in never and ex-smokers. Policymakers should consider continuously expanding smoke-free areas to more outdoor public places.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».