Gender based Differences in Tobacco Cessation initiatives: A Bibliometric Review Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: As per the Global Action to end smoking report in 2022, India had 253 million tobacco users, ranking second globally. According to NFHS-5 (2019-21), tobacco use was highest among males aged 50-64 (52.8%). Men and women exhibited similar quit attempts, but women were 31% less likely to succeed due to factors like post-cessation weight gain and Varenicline response differences. This study assesses global research and academic literature trends on gender differences in tobacco cessation. Methods: Bibliographic data were collected from PubMed using search terms related to tobacco cessation and gender differences. 483 publications were analyzed using VOSviewer 1.6.19 and RStudio 4.4.0. Key data included publication years, authors, country, keywords, and citation count. Co-authorship and keyword networks were visualized to identify key themes and collaborations. Results: Publication growth was slow until 2006 but rose sharply from 2012 onward, peaking between 2018-2022 before declining in 2023-24. The USA and Canada led research output, with the University of Michigan and University of California as top contributors. “Tobacco use cessation devices” gained prominence from 2015-2021, while “smoking cessation” and “tobacco products” were terms frequently used from 2017-2022. Conclusion: This bibliometric analysis highlights research trends in tobacco cessation, emphasizing the need for intervention-focused studies to address gender disparities globally. While descriptive studies remain valuable, intervention research is needed to bridge gender gaps in tobacco cessation outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,047 |
| 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 | 0,001 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».