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Enregistrement W2128710081 · doi:10.3126/jcmc.v4i1.10843

Knowledge on health effects and practices of smoking among the smokers in the Eastern Terai Region of Nepal

2014· article· en· W2128710081 sur OpenAlexaboutno aff
Samyog Uprety, IS Poudel, S Bhattarai, Anup Ghimire, Neeti Singh, M Poudel, RB Rayamajhi, PK Pokharel

Notice bibliographique

RevueJournal of Chitwan Medical College · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePovertyQuarter (Canadian coin)RecreationEnvironmental healthDemographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tobacco smoking kills more than five million people a year worldwide. According to Nepal Adolescent and Young Adult (NAYA) Survey 2000, about one quarter of young boys and one in 10 girls have smoked tobacco at some time or the other. A cross sectional study was done in Jalthal & Maheshpur Village Development Committee of Jhapa district using simple random sampling method among 200 participants. Interview methods with semi-structured questionnaires were used as tool for data collection. The objective of this study was to identify the reason of initiation of smoking, explore the pattern of smoking and to assess the health knowledge among the smokers regarding effect of smoking. It was reported that, 63% of them started to smoke at the age of 10-19 years. Most smokers were male, illiterate, unemployed and fell below the poverty line. Though most of the smokers knew the ill effect due to smoking; habituation was the main reason for not being able to stop smoking and 10% of them smoked for recreation. DOI: http://dx.doi.org/10.3126/jcmc.v4i1.10843 Journal of Chitwan Medical College 2014; 4(1): 22-25

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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