Prevalence of cigarette smoking among young adults in Pakistan.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To obtain information about the prevalence of cigarette smoking among a selected sample of university students in Karachi and build our understanding of the determinants of smoking with respect to family smoking, smoking in the home, smoke-free public places, and quit smoking cessation programmes. METHODS: Data were collected as a part of a pilot project initiated by Jinnah University Karachi. Participants were 629 university students (432 males and 197 females) aged 18-25 years from ten universities in Karachi. Descriptive statistics and Logistic regression analyses were used to determine the results and conclusions. RESULTS: Thirty-nine per cent of students had smoked a whole cigarette in their life time, whereas 25% had smoked 100 or more cigarettes in their lifetime. Overall, 23% of students (31% male and 6% female) were classified as a current smoker and their mean age and standard deviation of smoking initiation was 17 +/- 2.7 years (17 +/- 2.6) for males and 16 +/- 2.9 females. Sixty-three percent of smokers reported that public places should be smoke-free. Logistic regression analyses adjusted by age and gender suggested that parental and sibling influence and number of close friends and individuals who smoke at home were highly predictive of being a smoker. CONCLUSION: Findings from this study suggest that student were generally open to smoking cessation treatment and no-smoking restrictions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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.
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 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 ».