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.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».