Secondhand tobacco smoke exposure in selected public places (PM<sub>2.5</sub>and air nicotine) and non-smoking employees (hair nicotine) in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Secondhand tobacco smoke (SHS) exposure is a global public health problem. Ghana currently has no legislation to prevent smoking in public places. To provide data on SHS levels in hospitality venues in Ghana the authors measured (1) airborne particulate matter <2.5 μm (PM(2.5)) and nicotine concentrations and (2) hair nicotine concentrations in non-smoking employees. Quantifying SHS exposure will provide evidence needed to develop tobacco control legislation. METHOD: PM(2.5) was measured for 30 min in 75 smoking and 13 non-smoking venues. Air nicotine concentrations were measured for 7 days in 8 smoking and 2 non-smoking venues. Additionally, 63 non-smoking employees provided hair samples for nicotine analysis. RESULT: Compared to non-smoking venues, smoking venues had markedly elevated PM(2.5) (median 553 [IQR 259-1038] vs 16.0 [14.0-17.0]μg/m(3)) and air nicotine (1.83 [0.91-4.25] vs 0.03 [0.02-0.04]μg/m(3)) concentrations. Hair nicotine concentrations were also higher in non-smoking employees working in smoking venues (median 2.49 [0.46-6.84] ng/mg) compared to those working in non-smoking venues (median 0.16 [0.08-0.79]ng/mg). Hair nicotine concentrations correlated with self-reported hours of SHS exposure (r=0.35), indoor air PM(2.5) concentrations (r=0.47) and air nicotine concentrations (r=0.63). CONCLUSION: SHS levels were unacceptably high in public places in Ghana where smoking is allowed, despite a relatively low-smoking prevalence in the country. This is one of the first studies to ascertain SHS and hair nicotine in Africa. Levels were comparable to those measured in American, Asian and European countries without or before smoking bans. Implementing a comprehensive smoke-free legislation that protects workers and customers from exposure to secondhand smoke is urgently needed in Ghana.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».