Knowledge and Concerns About Smoking‐Related Health Risks: A Cross‐Sectional Analysis of the 2021 International Tobacco Control Japan and Korea Surveys
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This cross-sectional study examined: (i) knowledge of smoking-related health risks among adults who currently and formerly smoke; (ii) concerns about personal health damage from smoking among adults who currently smoke; (iii) sociodemographic predictors of knowledge; and (iv) associations between knowledge and concerns in Japan and the Republic of Korea. METHODS: Data from the 2021 International Tobacco Control Surveys included adults (aged ≥ 20, ≥ 19 respectively) in Japan (n = 2956 currently smoke, n = 852 formerly smoke) and Korea (n = 3776 currently smoke, n = 194 formerly smoke). Primary outcomes included knowledge of smoking-related health risks (six consistently measured: stroke, heart disease, lung cancer, emphysema, impotence, early death), categorised as correct or incorrect, summed into a knowledge index score and concerns about smoking damaging their own health. Survey-weighted analyses examined country and smoking status differences and associations between knowledge, concerns and sociodemographic characteristics. RESULTS: Among adults who currently smoke, knowledge of lung cancer was highest (Japan: 82.8%, Korea: 92.2%); lowest were impotence in Japan (35.7%) and heart disease in Korea (69.6%). Adults who formerly smoked had higher knowledge than those who currently smoke in Japan (4.74 [4.50-4.97] vs. 4.00 [3.82-4.18]) but not in Korea (5.05 [4.39-5.72] vs. 4.69 [4.47-4.90]). Japanese adults who currently smoke had lower knowledge and fewer concerns than their Korean counterparts (p < 0.05). Greater knowledge predicted increased concerns in both countries (OR = 1.27 [1.20, 1.35]). Only in Japan were younger age (B = 0.59 [0.06, 1.13]) and moderate income (B = 0.41 [0.16, 0.66]) associated with greater knowledge. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: The observed differences in knowledge and concerns about smoking-related health risks between Japan and Korea may reflect their contrasting tobacco control policies.
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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 | 0,001 | 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 ».