Prevalence, pattern and sociodemographic differentials in smokeless tobacco consumption in Bangladesh: evidence from a population-based cross-sectional study in Chakaria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The health hazards associated with the use of smokeless tobacco (SLT) are similar to those of smoking. However, unlike smoking, limited initiatives have been taken to control the use of SLT, despite its widespread use in South and Southeast Asian countries including Bangladesh. It is therefore important to examine the prevalence of SLT use and its social determinants for designing appropriate strategies and programmes to control its use. OBJECTIVE: To investigate the use of SLT in terms of prevalence, pattern and sociodemographic differentials in a rural area of Bangladesh. DESIGN: Population-based cross-sectional household survey. SETTING AND PARTICIPANTS: A total of 6178 individuals aged ≥13 years from 1753 households under the Chakaria HDSS area were interviewed during October-November 2011. METHODS: The current use of SLT, namely sadapatha (dried tobacco leaves) and zarda (industrially processed leaves), was used as the outcome variable. The crude and net associations between the sociodemographic characteristics of respondents and the outcome variables were examined using cross-tabular and multivariable logistic regression analysis, respectively. RESULTS: 23% of the total respondents (men: 27.0%, women: 19.3%) used any form of SLT. Of the respondents, 10.4% used only sadapatha,13.6% used only zarda and 2.2% used both. SLT use was significantly higher among men, older people, illiterate, ever married, day labourers and relatively poorer respondents. The odds of being a sadapatha user were 3.5-fold greater for women than for men and the odds of being a zarda user were 3.6-fold greater for men than for women. CONCLUSIONS: The prevalence of SLT use was high in the study area and was higher among socioeconomically disadvantaged groups. The limitation of the existing regulatory measures for controlling the use of non-industrial SLT products should be understood and discussion for developing new strategies should be a priority.
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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».