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Enregistrement W2137596638 · doi:10.1155/2015/313692

The Epidemiology of Tobacco Use among Khat Users: A Systematic Review

2015· review· en· W2137596638 sur OpenAlexaff
Saba Kassim, Mohammed Jawad, Ray Croucher, Elie A. Akl

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2015
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésKhatTobacco useMedicineEnvironmental healthEpidemiologyObservational studyPsychological interventionCross-sectional studyConsumption (sociology)Traditional medicinePsychiatryPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Khat, an "amphetamine-like green leaf," may influence the consumption of tobacco. This study reviews the epidemiology of tobacco use among khat users. Electronic database searches using appropriate keywords/terms were conducted to identify observational studies of khat use. Assessment of quality and risk of bias of all included studies was conducted, and the results were synthesised descriptively. Nine eligible cross-sectional studies were identified. All assessed self-reported tobacco among khat users and were carried out in Africa and the Middle East. Eight reported cigarettes and one reported waterpipes as the mode of use. Methods of tobacco use prevalence assessment varied. Prevalence of "current" tobacco use among students and university teachers ranged from 29 to 37%; "lifetime" tobacco use in university teachers was 58% and "undefined" tobacco use in nonspecific adults and students ranged from 17 to 78%. Daily tobacco use among adults was reported as 17% whilst simultaneous tobacco and khat use was reported as between 14 and 30% in students. In conclusion, tobacco prevalence among khat users appears significant. Findings should be interpreted cautiously due to self-reported tobacco use, diversity in questions assessing tobacco use, and type of tobacco consumption. Future research should address the methodological shortcomings identified in this review before appropriate policy interventions can be developed.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,583
Tête enseignante GPT0,616
Écart entre enseignants0,034 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations40
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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