Gender differences in the prevalence and determinants of tobacco use among school-aged adolescents (11 – 17 years) in Sudan and South Sudan
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Tobacco use is one of the leading and preventable causes of global morbidities and premature mortalities. The study explores gender differences in the prevalence and determinants of tobacco use among school-aged adolescents (11-17 years) in Sudan and South Sudan. METHODS: The study utilized the national Global Youth Tobacco Survey (GYTS) data collected in 2005 for Sudan (4,277 unweighted; 131,631 weighted). Univariate and bivariate analyses were conducted to examine the associations between the dependent (tobacco use status) and independent variables. Logistic regression analyses were performed to identify the key factors which influence tobacco consumption among adolescents in the 2 Sudans for ever cigarette users, current cigarette users, and users of noncigarette tobacco products. RESULTS: There were significant gender differences in the prevalence of ever cigarette users (21.8%; male=13.1%, female=6.5%, p<0.05) and current cigarette users (6.9%; male=4.9%, female = 1.3%, p<0.05) but not among users of noncigarette tobacco products (14.7%; male=6.8%, female=6.1%). Adolescent tobacco use was significantly associated with availability of monthly income or allowance, exposure to tobacco industry promotions, and tobacco-use behavior of familial relations. Knowledge about the harmful effects of secondhand smoke was related with decreased likelihood of tobacco use. CONCLUSION: School programs that focus on health messages alone may not work for the adolescent population. Legislations that ban all types of tobacco advertisements, promotions, and sponsorships among adolescents are needed in the 2 countries.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».