Predictors of smoking cessation in adults from two low socio-economic status communities in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. Few studies have identified longitudinal predictors of smoking cessation in disadvantaged communities. This study identified predictors of cessation in a 5-year longitudinal cohort of adults aged 18-65 years and living in low-income, inner-city neighborhoods of Montreal, Canada. Methods. Secondary analysis of data from the non-randomized evaluation of Coeur en Sante St. Henri, a community-based intervention program designed to decrease cardiovascular disease risk (CVD) factors. Data on lifestyle behaviors were collected in telephone interviews of a representative sample of residents at baseline and five years later. Independent predictors of cessation were identified among 303 subjects who smoked at baseline, using multiple logistic regression. Results. After 5 years, 20% of baseline smokers reported quitting including 22% of female smokers, and 17% of male smokers. From among 7 potential predictors only two were retained in multivariable analysis, including having a post-secondary or higher education relative to secondary school or less (OR=1.88, 95%CI: 1.01-3.51), and number of cigarettes smoked per day (OR=0.95, 95%CI: 0.91-0.98). Conclusions. Few predictors of cessation emerged in this disadvantaged community. It is notable that even in a disadvantaged community, increased education predicts cessation. Improved understanding of the mechanisms by which education leads to higher quit rates may help the development of cessation programs targeting disadvantaged communities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».