Sociodemographic predictors of tobacco smoking among expatriate and national adolescents in the United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tobacco use among adolescents is an important public health concern as it causes various forms of smokingrelated health problems and can create a gateway for other substance abuse. AIM: This study examined the prevalence, profile and predictors of tobacco use among expatriate and national adolescents living in the United Arab Emirates (UAE). METHODS: Using a cross-sectional study design (2007-2009), we collected data on the prevalence of tobacco use in 6363 adolescents aged 13-20 years, including current smokers of cigarettes, midwakh, shisha and any other form of tobacco. We also collected demographic, socioeconomic, residential and behavioural data. RESULTS: In the previous 30 days, 505 (8.9%) participants had smoked cigarettes, 355 (6.3%) had smoked midwakh, 421 (7.4%) had smoked shisha and 380 (6.4%) had smoked any other form of tobacco. Overall, 818 (14.0%) adolescents were current smokers, who reported occasional or daily use of at least one form of tobacco in the past 30 days. Results consistently indicated that the prevalence of tobacco use was higher among men than women, regardless of age and tobacco form. Among men, cigarette smoking was the most popular, whereas shisha was the most smoked form of tobacco among women. Being male and ever having used illegal drugs consistently emerged as significant predictors of all forms of tobacco use. CONCLUSION: There is a need for continued public health strategies and education campaigns to discourage adolescents in the UAE from using tobacco.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».