Second‐Hand Smoke Exposure in Canada: Prevalence, Risk Factors, and Association with Respiratory And Cardiovascular Diseases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aims of the present study were to estimate the prevalence of second-hand smoke exposure in Canada, to identify sociodemographic risk factors for second-hand smoke exposure, and to examine the relationship between second-hand smoke exposure and respiratory and cardiovascular diseases. METHODS: Data from the 2000/2001 Statistics Canada Canadian Community Health Survey (n=130,880, aged 12 years or older) were analyzed. Second-hand smoke exposure was based on self-report within the past month. The presence of chronic health conditions was also based on self-report. Because ex-smokers would be expected a priori to have poorer health than never-smokers, the analysis was stratified by previous smoking status. RESULTS: Approximately 25% of never-smokers and 30% of ex-smokers self-reported recent second-hand smoke exposure. The following factors were identified as risk factors for second-hand smoke exposure: men; residences in Quebec, Atlantic Canada and the Territories; younger ages; nonimmigrant status; low education and income levels; social assistance receipt; and households without children younger than 12 years of age. After controlling for potential confounders, both never- and ex-smokers exposed to second-hand smoke had significantly higher odds of self-reporting asthma (20% to 30%) and chronic bronchitis (50%) than those not exposed to second-hand smoke. Among ex-smokers, those exposed to second-hand smoke also had significantly higher odds of self-reporting hypertension (20%) than those not exposed to second-hand smoke. No associations were observed between second-hand smoke exposure and emphysema or heart disease. CONCLUSIONS: Self-reported recent second-hand smoke exposure in Canada in 2000/2001 was high, and was associated with asthma, chronic bronchitis and hypertension in never- and ex-smokers. Potential causal associations and public health implications warrant additional research.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».