Protocol for “Interventions addressing social determinants of tobacco smoking: a systematic review”
Notice bibliographique
Résumé
This protocol outlines a systematic review of peer-reviewed and grey literature on interventions addressing inequity in tobacco smoking. Tobacco, primarily consumed through cigarettes, contains nicotine, a highly addictive stimulant, and its smoke is linked to poor health outcomes, including cardiovascular diseases, respiratory conditions, and various cancers. In Canada, tobacco smoking remains the leading cause of preventable death and illness, responsible for 17% of all deaths and incurring economic costs of $16.2 billion annually. Smoking prevalence is inequitably distributed, disproportionately affecting individuals with mental illnesses, Indigenous populations, and those with lower socioeconomic or educational attainment. This review seeks to address two main questions: whether interventions targeting social determinants of health can influence tobacco smoking habits, and what specific characteristics of these interventions impact cessation outcomes. Insights from this work aim to advance understanding of effective social interventions for reducing tobacco-related disparities.
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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 | 0,064 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,387 | 0,045 |
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 ».