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Enregistrement W6903440012 · doi:10.11575/prism/33825

Major Depression is a risk factor for Shorter Time to First Cigarette Irrespective of the Number of Cigarettes Smoked Per Day: Evidence from a National Population Health Survey

2011· other· en· W6903440012 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2011
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationRisk factorHazardAlcohol intake

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nicotine Dependence (ND) as measured by reduction in the Time to First Cigarette (TTFC) after waking and the roles of the number of cigarettes smoked per day (CPD) and stress as explanatory variables of this association. Methods: 10-years of follow-up data from the National Population Health Survey (NPHS) were used. The analyses were based on this nationally representative sample of the Canadian population who were over the age of 12 years in 1996 (n=13,298). The NPHS included measures of MD and TTFC. Shorter TTFC was defined as TTFC within 5 minutes of waking. Heavy smoking (HS) was defined by smoking 20 or more CPD. Using proportional hazard (PH) models, unadjusted and adjusted hazard ratios (HRs) for shorter TTFC were estimated for those with and without MD. Results: The unadjusted HR for shorter TTFC among those with MD versus those without MD was 3.7 (95% CI: 2.6-5.3, p<0.001). MD predicted onset of shorter TTFC even after adjustment for HS and tendency to smoke more under stress (HR: 1.7; 95% CI: 1.1-2.5, p=0.02). When TTFC was defined using longer cut-offs (30 minutes and 60 minutes), HS completely accounted for the effect of MD on TTFC onset. Conclusions: MD appears to be a risk factor for transition to shorter TTFC independent of effects of HS and the tendency to smoke more under stress. As MD is often modifiable, the above association points towards a preventive opportunity in relation to worsening of ND.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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