The association between family affluence and smoking among 15-year-old adolescents in 33 European countries, Israel and Canada: the role of national wealth
Notice bibliographique
Résumé
AimsTo examine the role of national wealth in the association between family affluence and adolescent weekly smoking, early smoking behaviour and weekly smoking among former experimenters. Design and ParticipantsData were used from the Health Behaviour in School-aged Children (HBSC) study conducted in 2005/2006 in 35 countries from Europe and North America that comprises 60490 students aged 15 years. Multi-level logistic regression was conducted using Markov chain Monte Carlo methods (MCMC) to explore whether associations between family affluence and smoking outcomes were dependent upon national wealth. MeasurementFamily Affluence Scale (FAS) as an indicator for the socio-economic position of students. Current weekly smoking behaviour is defined as at least weekly smoking (dichotomous). Early smoking behaviour is measured by smoking more than a first puff before age 13years (dichotomous). Weekly smoking among former experimenters is restricted to those who had tried a first puff in the past. FindingsThe logistic multi-level models indicated an association of family affluence with current weekly smoking [odds ratio (OR)=1.088; 95% credible interval (CrI)=1.055-1.121, P<0.001], early smoking behaviour (OR=1.066; CrI=1.028-1.104, P<0.001) and smoking among former experimenters (OR=1.100; CrI=1.071-1.130; P<0.001). Gross domestic product (GDP) per capita was associated positively and significantly with the relationship between family affluence and current weekly smoking (OR=1.005; CrI=1.003-1.007; P<0.001), early smoking behaviour (OR=1.003; CrI=1.000-1.005; P=0.012) and smoking among former experimenters (OR=1.004; CrI=1.002-1.006; P<0.001). The association of family affluence and smoking outcomes was significantly stronger for girls. ConclusionsThe difference in smoking prevalence between rich and poor is greater in more affluent countries.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».