Alcohol and Tobacco Use among Men in Zambia and Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To date, there is no country-representative study on tobacco and alcohol use in Zambia and Zimbabwe despite the fact that these two countries rank among the top producers of tobacco worldwide. To fill this research gap, we conducted this study to measure the prevalence of tobacco and alcohol consumption among adolescent and adult men in Zambia and Zimbabwe. Special attention was given to the age differential in the prevalence of smoking and drinking. METHODS: Country-representative data on alcohol and tobacco use along with relevant sociodemographic parameters were collected from Demographic and Health Surveys. Sample population were 23,169 men (14,773 from Zambia and 8,396 from Zimbabwe) aged 15-54 years. Data were analysed using multivariate regression techniques. RESULTS: Prevalence of tobacco use was 19.9% (19.0-20.9) in Zambia and 18.4% (17.4-19.5) in Zimbabwe, and that of alcohol was 37.6% (36.4-38.9) in Zambia and 50.5 (48.9-52.1) in Zimbabwe. In both of the countries, the majority of the tobacco and alcohol users were aged between 24-39 years. Results of multivariate regression analysis showed a significant positive association between tobacco and alcohol use with age, place of residence, religious affiliation, marital status, education and wealth quintile. CONCLUSION: Nearly one-fifth of all men in the age group of 15-54 years smoke tobacco in Zambia and Zimbabwe, with the prevalence being most pronounced among those aged between 25-39 years. The predominantly young age structure of alcohol and tobacco users warrant demographically tailored anti-tobacco and alcohol controlling programmes.
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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 | 0,001 | 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 ».