Smoking-attributable mortality in Bangladesh: proportional mortality study
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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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».