Smoking-attributable mortality in Bangladesh: proportional mortality study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To directly estimate how much smoking contributes to cause-specific mortality in Bangladesh. METHODS: A case-control study was conducted with surveillance data from Matlab, a rural subdistrict. Cases (n = 2213) and controls (n = 261) were men aged 25 to 69 years who had died between 2003 and 2010 from smoking-related and non-smoking-related causes, respectively. Cause-specific odds ratios (ORs) were calculated for "ever-smokers" versus "never-smokers", with adjustment for education, tobacco chewing status and age. Smoking-attributable deaths among cases, national attributable fractions and cumulative probability of surviving from 25 to 69 years of age among ever-smokers and never-smokers were also calculated. FINDINGS: The fraction of ever-smokers was about 84% among cases and 73% among controls (OR: 1.7; 99% confidence interval, CI: 1.1-2.5). ORs were highest for cancers and lower for respiratory, vascular and other diseases. A dose-response relationship was noted between age at smoking initiation and daily number of cigarettes or bidis smoked and the risk of death. Among 25-year-old Bangladeshi men, 32% of ever-smokers will die before reaching 70 years of age, compared with 19% of never-smokers. In 2010, about 25% of all deaths observed in Bangladeshi men aged 25 to 69 years (i.e. 42,000 deaths) were attributable to smoking. CONCLUSION: Smoking causes about 25% of all deaths in Bangladeshi men aged 25 to 69 years and an average loss of seven years of life per smoker. Without a substantial increase in smoking cessation rates, which are low among Bangladeshi men, smoking-attributable deaths in Bangladesh are likely to increase.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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.
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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 découle