Secondhand Smoke Exposure in Public Places in Guatemala: Comparison with other Latin American Countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To measure secondhand smoke levels in workplaces in Guatemala and to compare exposure to levels in other Latin American cities. METHODS: Exposure was estimated by passive sampling of vapor phase nicotine using a filter badge. Filters were placed in 1 hospital, 1 school, 2 universities, 1 government building, the airport, and 10 restaurants/bars. In total, 103 filters were deployed (plus 7 duplicates and 10 blanks). Nicotine (microg/m(3)) was measured by gas chromatography. Medians [interquartile ranges (IQR)] of nicotine concentrations were reported and compared with other Latin American cities. A survey about attitudes for smoke-free workplaces was distributed among employees. RESULTS: Nicotine was detected in most (68%) locations surveyed (including workplaces where smoking is banned). The highest levels were found in bars [median, 4.58 microg/m(3) (IQR, 1.71-6.44)] and restaurants [median, 0.56 microg/m(3) (IQR, 0.46-0.71)]. Nicotine concentrations in bars and restaurants were 710 and 114 times higher, respectively, compared with hospital concentrations after adjustment for smoking ban signs, type of ventilation, and volume of the area. Support for smoke-free environments was high, except in bar/restaurant and airport workers. Airborne nicotine levels in Guatemala were similar to those found in other Latin American cities. CONCLUSION: In Guatemala, exposure to secondhand smoke is highly prevalent. Workers in bars and restaurants are disproportionately exposed to secondhand smoke compared with other workers. There is an urgent need for complete smoke-free legislation and for educating workers about the benefits of smoke-free workplaces.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».