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Enregistrement W2321240429 · doi:10.1258/ijsa.2012.012001

Patterns and predictors of cigarette smoking among HIV-infected patients in northern Nigeria

2012· article· en· W2321240429 sur OpenAlexaboutno aff
Zubairu Iliyasu, AuwalUmar Gajida, I. S. Abubakar, Oladapo Shittu, Musa Babashani, Muktar H. Aliyu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of STD & AIDS · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioDemographyConfidence intervalHuman immunodeficiency virus (HIV)Smoking cessationCross-sectional studyQuarter (Canadian coin)Cigarette smokingEnvironmental healthInternal medicineImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The smoking behaviour of persons living with HIV/AIDS in sub-Saharan Africa is poorly documented. We employed a cross-sectional study design to assess the prevalence and predictors of tobacco smoking among HIV-infected patients in northern Nigeria (n = 296). Approximately one quarter of respondents were either current (7.8%) or ex-smokers (17.9%). Smoking rates among HIV-infected women were extremely low. HIV-infected men were at least three times as likely to smoke as their female counterparts living with HIV: adjusted odds ratio (AOR) 3.16, 95% confidence interval (95% CI) 2.17-7.32. Patients with tertiary education were at least twice as likely to smoke compared with their counterparts without formal education (AOR 2.63, 95% CI 1.08-6.67). The preponderance of cigarette smoking among educated HIV-infected men in northern Nigeria offers a unique opportunity for targeted smoking cessation programmes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,280 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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