Tobacco and alcohol consumption in post-Soviet Ukraine: qualitative findings from community consultations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study focuses on a variety of social determinants of alcohol and tobacco consumption, which have been reported as an alarming epidemic in the post-Soviet Ukraine. Authors look at the intersections of social determinants of tobacco and alcohol use in Ukraine as perceived by the study participants, and their perception of structural effects of economic and cultural transition on the prevalence of these harmful lifestyles.METHODS: This study is part of a mixed-methods research, informed by an intersectional framework, focusing on complex health and health care experiences of Ukrainians. This study uses findings from 21 community consultations in 11 regions, corresponding to Ukraine’s diverse demographics, culture, and geography. At these consultations, participants discussed their health, experiences in seeking healthcare and provided recommendations for healthcare reforms.RESULTS: The study identifies the important demographic factors like age, gender, SES, and place of residence, and how their intersections influence tobacco and alcohol consumption in Ukraine. People of lower SES have reportedly higher rates of consuming alcohol and tobacco, but younger individuals of low SES are most affected by these unhealthy lifestyles. The study also points to broader structural factors, such as stress, unemployment, poor law enforcement, poor social support, lack of health promotion, features of the built environment, and tobacco and alcohol availability, which affect the uptake of unhealthy behaviors.CONCLUSIONS: The community consultations revealed people’s perceptions about the complex nature of tobacco and alcohol consumption in the post-Soviet setting. People shared their concern about the vulnerability of certain social groups to using alcohol and tobacco, and their understanding of the detrimental effects these substances have on the health of these groups. This intersectionality-based study concludes that there is a need to look beyond individual demographics and consider how social factors intersecting between themselves, as well as individual demographic factors, affect outcomes.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».