Secondhand Smoke Exposure and Other Signs of Tobacco Consumption at Outdoor Entrances of Primary Schools in Eleven European Countries
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Although smoking restrictions at child-related settings are progressively being adopted, school out-door entrances are neglected in most smoke-free policies across Europe.\nObjectives:To describe secondhand smoke (SHS) exposure and tobacco-related signs in outdoor entrances of primary schools in Europe according to area-level socioeconomic status (SES), smoke-free policy, national smoking prevalence, and geographical region.\nMethods:In this cross-sectional study we monitored vapor-phase nicotine concentrations at 220 school outdoor entrances in 11 European countries (March 2017–October 2018). To account for nicotine presence, we used the laboratory's limit of quantification of 0.06μg/m3as point threshold. We also recorded the presence of smell of smoke, people smoking, cigarette butts, and ashtrays. Half of the schools were in deprived areas. We grouped countries according to their Tobacco Control Scale (TCS) score, smoking prevalence (2017–2018), and United Na-tions M49 geographical region.\nResults:There were detectable levels of nicotine in 45.9% of the outdoor entrances, in 29.1% smell of smoke, in43.2% people smoking, in 75.0% discarded butts, and in 14.6% ashtrays. Median nicotine concentration was below the laboratory's limit of quantificationb0.06μg/m3(Interquartile range:b0.06–0.119). We found higher SHS levels in countries with lower TCS scores, higher national smoking prevalence, and in the Southern and East-ern European regions. People smoking were more common in schools from lower area-level SES and in countries with lower TCS scores (pb0.05).\nConclusions: Smoking at school outdoor entrances is a source of SHS exposure in Europe. These findings support the extension of smoking bans with a clear perimeter to the outdoor entrances of schools.
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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 | 0,000 | 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 ».