Prevalence of Smoking among Men in Ethiopia and Kenya: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
While tobacco use remains the largest single cause of premature death in the industrialized countries, low-and-middle income countries are also experiencing a rising burden of the tobacco epidemic and are making various programmatic efforts to tackle the issue. Evidence-based policy making is critical to the long-term success of tobacco intervention programs and is reliant on regular monitoring of the trends and prevalence rates of tobacco use though population-based surveys, which are sparse for countries in eastern Africa. Therefore, in the present study we aimed to (1) estimate the trends in the prevalence of self-reported smoking status; and (2) explore the sociodemographic factors associated with smoking among adult men in Ethiopia and Kenya. Methods: Subjects were 26,919 adult men aged between 15 and 59 years from Ethiopia and Kenya. Nationally representative cross-sectional data on self-reported smoking and relevant sociodemographic indicators were collected from the Demographic and Health Surveys (DHS) conducted in these two countries. Data analysis was performed by descriptive, bivariate, and multivariable methods. Results: In Ethiopia, the prevalence rate of smoking increased from 8.5% in 2005 to 11.7% in 2011. While in Kenya, the rate declined albeit slowly from 22.9% in 2003 to 18.8% in 2008–2009 and 17% in 2014. The prevalence was significantly different in urban and rural areas. In majority of the surveys, prevalence of smoking was highest in the age group of 25–34 years. The prevalence of smoking varied widely across several socioeconomic characteristics. Conclusions: The findings indicate a high rate of smoking among men especially in urban areas, and call for policy actions to address the socioeconomic factors as a part of the policy to strengthen tobacco-control efforts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».