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Enregistrement W2112022257 · doi:10.1371/journal.pone.0141135

Prevalence and Patterns of Tobacco Use in Bangladesh from 2009 to 2012: Evidence from International Tobacco Control (ITC) Study

2015· article· en· W2112022257 sur OpenAlexafffund
Nigar Nargis, Mary E. Thompson, Geoffrey T. Fong, Pete Driezen, A. K. M. Ghulam Hussain, Ummul Ruthbah, Anne C K Quah, Abu S. Abdullah

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTobacco controlEnvironmental healthSmokeless tobaccoMultinomial logistic regressionMedicineLogistic regressionPublic healthTobacco useDemographyPopulationStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Smoking and passive smoking are collectively the biggest preventable cause of death in Bangladesh, with major public health burden of morbidity, disability, mortality and community costs. The available studies of tobacco use in Bangladesh, however, do not necessarily employ nationally representative samples needed to monitor the problem at a national scale. This paper examines the prevalence and patterns of tobacco use among adults in Bangladesh and the changes over time using large nationally representative comparable surveys. METHODS: Using data from two enumerations of the International Tobacco Control (ITC) Bangladesh Project conducted in 2009 and 2012, prevalence estimates are obtained for all tobacco products by socio-economic determinants and sample types of over 90,000 individuals drawn from over 30,000 households. Household level sample weights are used to obtain nationally representative prevalence estimates and standard errors. Statistical tests of difference in the estimates between two time periods are based on a logistic regression model that accounts for the complex sampling design. Using a multinomial logit model, the time trend in tobacco use status is identified to capture the effects of macro level determinants including changes in tobacco control policies. RESULTS: Between 2009 and 2012, overall tobacco use went down from 42.4% to 36.3%. The decline is more pronounced with respect to smokeless tobacco use than smoking. The prevalence of exclusive cigarette smoking went up from 7.2% to 10.6%; exclusive bidi smoking remained stable at around 2%; while smoking both cigarette and bidi went down from 4.6% to 1.8%; exclusive smokeless tobacco use went down from 20.2% to 16.9%; and both smokeless tobacco use and smoking went down from 8.4% to 5.1%. In general, the prevalence of tobacco use is higher among men, increases from younger to older age groups, and is higher among poorer people. Smoking prevalence is the highest among the slum population, followed by the tribal population, the national population and the border area population, suggesting greater burden of tobacco use among the disadvantaged groups. CONCLUSIONS: The overall decline in tobacco use can be viewed as a structural shift in the tobacco market in Bangladesh from low value products such as bidi and smokeless tobacco to high value cigarettes, which is expected with the growth in income and purchasing power of the general population. Despite the reduction in overall tobacco use, the male smoking prevalence in Bangladesh is still high at 37%. The world average of daily smoking among men is 31.1%. The Tobacco Control Act 2005 and the Amendment have yet to make a significant impact in curbing tobacco usage in Bangladesh. The findings in this paper further suggest that the tobacco control policies in Bangladesh need to include targeted interventions to restrain the use of particular types of tobacco products among specific demographic and socio-economic groups of the population, such as smoked tobacco among men, smokeless tobacco among women, and both smoked and smokeless tobacco among those living in rural areas, those in low socio-economic status and those belonging to the tribal and the slum population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations94
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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