Knowledge, opinions and compliance related to the 100% smoke-free law in hospitality venues in Kampala, Uganda: cross-sectional results from the <i>KOMPLY Project</i>
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study evaluated knowledge, opinions and compliance related to Uganda’s comprehensive smoke-free law among hospitality venues in Kampala Uganda. Design This multi-method study presents cross-sectional findings of the extent of compliance in the early phase of Uganda’s comprehensive smoke-free law (2 months postimplementation; pre-enforcement). Setting Bars, pubs and restaurants in Kampala Uganda. Procedure and participants A two-stage stratified cluster sampling procedure was used to select hospitality sites stratified by all five divisions in Kampala. A total of 222 establishments were selected for the study. One hospitality representative from each of the visited sites agreed to take part in a face-to-face administered questionnaire. A subsample of hospitality venues were randomly selected for tobacco air quality testing (n=108). Data were collected between June and August 2016. Outcome measures Knowledge and opinions of the smoke-free law among hospitality venue staff and owners. The level of compliance with the smoke-free law in hospitality venues through: (1) systematic objective observations (eg, active smoking, the presence of designated smoking areas, ‘no smoking’ signage) and (2) air quality by measuring the levels of tobacco particulate matter (PM 2.5 ) in both indoor and outdoor venues. Results Active smoking was observed in 18% of venues, 31% had visible ‘no smoking’ signage and 47% had visible cigarette remains. Among interviewed respondents, 57% agreed that they had not been adequately informed about the smoke-free law; however, 90% were supportive of the ban. Nearly all respondents (97%) agreed that the law will protect workers’ health, but 32% believed that the law would cause financial losses at their establishment. Indoor PM 2.5 levels were hazardous (267.6 µg/m 3 ) in venues that allowed smoking and moderate (29.6 µg/m 3 ) in smoke-free establishments. Conclusions In the early phase of Uganda’s smoke-free law, the level of compliance in hospitality venues settings in Kampala was suboptimal. Civil society and the media have strong potential to inform and educate the hospitality industry and smokers of the benefits and requirements of the smoke-free law.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».