A study on prevalence of tobacco consumption in tribal district of Madhya Pradesh
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tobacco use is one of the common risk factors for major non-communicable diseases. It succumbs half of its users to death. Estimates suggest that tobacco will cause about 150 million deaths in the first quarter of the century and 300 million in the second quarter. Prevalence of tobacco use in rural area is higher than urban area. While there is still paucity of data of tobacco consumption among tribal population. The study aims to determine the prevalence of tobacco consumption and its different modes among tribal population. Methods: A cross-sectional study carried out among 800 study subject 15 years and above of randomly selected villages of Mandla district of M.P., from January 2015 to June 2015 using a pre-designed pre-tested proforma. Results: Tobacco consumption was prevalent among 43.38% of the study subjects with khaini (68.3%) being the most common form of tobacco consumed followed by betel nut (9.5%). Its consumption was significantly associated with gender, age group, educational status and the marital status of the respondents. Conclusions: The prevalence of tobacco use is alarmingly high (43.38%). There is a need to strengthen IEC and Behaviour change communication activities focussing on the hazardous effects of tobacco through health education campaigns is needed in tribal areas.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».