Arrêter de fumer
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La newsletter de stop-tabac: les sujets clés de l’actualité mondiale sur le tabagisme

Sélection réalisée par Jean-François Etter

Le 20 décembre 2011


- France: détérioration des indicateurs de prévalence
- Cours Notions de base sur le tabagisme et la désaccoutumance (Lausanne, 31.01.2012)
- Twimpact factor
- Chattez avec un médecin tabacologue


France: détérioration des indicateurs de prévalence

En France, bientôt il y aura autant d'hommes que de femmes devant l'autel du tabagisme.
En 1974, il y avait 59 % des hommes qui fumaient parmi les 18-75 ans contre 28 % des femmes.
En 2010, il y a 38 %des hommes contre 30 % des femmes. En tout, cela représente 15 millions de personnes.
En 5 ans, le pourcentage des fumeurs a augmenté de 2 points. Il atteint 28,7%de la population. La catégorie des chômeurs est celle qui enregistre la plus forte hausse depuis 5 ans.
Le tabagisme est stable chez les cadres, il augmente très fortement chez les employés et les agriculteurs. Le baromètre santé 2010 confirme le relâchement des pouvoirs publics en matière de lutte contre le tabac.
Sources : Lettre Tabac & Liberté et rapport INPES : Baromètre Santé 2010.
http://www.tabac-liberte.com/ (21 10 2011)
(20 12 2011)


Cours Notions de base sur le tabagisme et la désaccoutumance (Lausanne, 31.01.2012)

Le prochain cours se déroulera le 31 janvier 2011, de 8h30 à 16h30 dans les locaux des Ligues de la santé à Chavannes-près-Renens.

Donnée en collaboration avec le Service de tabacologie de la Policlinique Universitaire Médicale de Lausanne (PMU), cette formation vise l'acquisition de notions de base sur le tabagisme, ses conséquences sanitaires et sociales, la dépendance à la nicotine ainsi que le processus lié à l'arrêt du tabac. Elle est destinée à tout professionnel de la santé et du social ainsi qu'à toute personne intéressée par la thématique du tabagisme. tous reçoivent une attestation de participation.

Prix: 110.-

Informations et inscriptions: Maria Gigliotti, CIPRET-Vaud, 021 623 37 42, info(à)cipretvaud.ch (19 12 2011)
(20 12 2011)


Twimpact factor

Can Tweets Predict Citations?
Metrics of Social Impact Based on Twitter and Correlation with Traditional Metrics of Scientific Impact

Background: Citations in peer-reviewed articles and the impact factor are generally accepted measures of scientific impact. Web 2.0 tools such as Twitter, blogs or social bookmarking tools provide the possibility to construct innovative article-level or journal-level metrics to gauge impact and influence. However, the relationship of the these new metrics to traditional metrics such as citations is not known. Objective: (1) To explore the feasibility of measuring social impact of and public attention to scholarly articles by analyzing buzz in social media, (2) to explore the dynamics, content, and timing of tweets relative to the publication of a scholarly article, and (3) to explore whether these metrics are sensitive and specific enough to predict highly cited articles.

Methods: Between July 2008 and November 2011, all tweets containing links to articles in the Journal of Medical Internet Research (JMIR) were mined. For a subset of 1573 tweets about 55 articles published between issues 3/2009 and 2/2010, different metrics of social media impact were calculated and compared against subsequent citation data from Scopus and Google Scholar 17 to 29 months later. A heuristic to predict the top-cited articles in each issue through tweet metrics was validated.

Results: A total of 4208 tweets cited 286 distinct JMIR articles. The distribution of tweets over the first 30 days after article publication followed a power law (Zipf, Bradford, or Pareto distribution), with most tweets sent on the day when an article was published (1458/3318, 43.94% of all tweets in a 60-day period) or on the following day (528/3318, 15.9%), followed by a rapid decay. The Pearson correlations between tweetations and citations were moderate and statistically significant, with correlation coefficients ranging from .42 to .72 for the log-transformed Google Scholar citations, but were less clear for Scopus citations and rank correlations. A linear multivariate model with time and tweets as significant predictors (P < .001) could explain 27% of the variation of citations. Highly tweeted articles were 11 times more likely to be highly cited than less-tweeted articles (9/12 or 75% of highly tweeted article were highly cited, while only 3/43 or 7% of less-tweeted articles were highly cited; rate ratio 0.75/0.07 = 10.75, 95% confidence interval, 3.433.6). Top-cited articles can be predicted from top-tweeted articles with 93% specificity and 75% sensitivity.

Conclusions: Tweets can predict highly cited articles within the first 3 days of article publication. Social media activity either increases citations or reflects the underlying qualities of the article that also predict citations, but the true use of these metrics is to measure the distinct concept of social impact. Social impact measures based on tweets are proposed to complement traditional citation metrics. The proposed twimpact factor may be a useful and timely metric to measure uptake of research findings and to filter research findings resonating with the public in real time.

Source:
Gunther Eysenbach J Med Internet Res 2011 (Dec 16); 13(4):e123 HTML (open access): http://www.jmir.org/2011/4/e123/ (16 12 2011)
(20 12 2011)


Chattez avec un médecin tabacologue


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Stop-tabac.ch est un programme de l’Institut de Médecine Sociale et Préventive de la Faculté de Médecine de l’Université de Genève, financé par le Département de l’Economie et de la Santé (Genève, Suisse) et par l'Office fédéral suisse de la santé publique (fonds de prévention du tabagisme).