Susceptibility to tobacco use and associated factors among youth in five central and eastern European countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Tobacco use among young people still remains a major public health problem. Thus, the aim of this study was to perform a cross-country comparison for the factors associated with susceptibility to tobacco use among youth from five central and eastern European countries. Methods The data used in the current analysis, focusing on youth (aged 11–17 years), who have never tried or experimented with cigarette smoking, was available from the recent Global Youth Tobacco Survey (Czech Republic (2016), n = 1997; Slovakia (2016), n = 1998; Slovenia (2017), n = 1765; Romania (2017), n = 3718; Lithuania (2018), n = 1305). Simple, multiple logistic regression analyses and random-effect meta-analysis were conducted to identify factors associated with tobacco use susceptibility as the lack of a firm commitment not to smoke. Results Nearly a quarter of the students were susceptible to tobacco use in 4 of 5 countries. The following factors were identified, consistently across countries, as correlates of tobacco use susceptibility: exposure to passive smoking in public places (AOR from 1.3; p = 0.05 in Slovakia to 1.6; p 1.5; p 0.05). Youth who share the opinion that people who smoke have more friends were more susceptible to smoking in Romania (AOR 1.4; p = 0.04) but tend to be less susceptible in other countries. Exposure to advertisements at points of sale was significant correlate of tobacco use susceptibility in Slovakia and Slovenia (AOR 1.4 and 1.5 respectively; p
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».