Factors affecting tobacco smoking in Ethiopia: evidence from the demographic and health surveys
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tobacco smoking is growing at an alarming rate in the developing world and sub-Saharan Africa. Although Ethiopia has a relatively low rate in the region, it is not immune to the tobacco epidemic. The government of Ethiopia passed an anti-tobacco bill in 2015 that includes measures governing tobacco consumption, advertising, packaging, and labeling. To effectively address the challenge of tobacco control, the government should consider a number of aspects of tobacco production and consumption, such as local production in rural areas, as well as the complementarity nature of tobacco and khat use. METHODS: Using the World Bank's Demographic and Health Surveys (2011 and 2016), this paper analyzes the key determinants of tobacco smoking in Ethiopia, emphasizing possible differences in various social contexts, across regions. More specifically, we assess the association between khat use and tobacco smoking while controlling for various observed individual-level, household-level, and community-level covariates. Using GPS data, we are able to capture the neighboring effects of smoking behavior in community clusters bordering other administrative regions as well as differences in smoking patterns between lowland and highland residents. We utilize a multilevel modeling framework and use a two-stage residual inclusion estimation method that accounts for the endogeneity of khat and tobacco use. RESULTS: The results suggest that chewing khat and geographic regions are statistically significant determinants of tobacco smoking even after controlling for various socioeconomic and demographic factors. Altitude information analysis suggests that people living in lowlands are more likely to smoke compared to those living in highland areas. Additional analysis including interactions between regions and khat use indicate wide inter-regional variations in tobacco smoking by khat users. We also extend our analysis by interacting khat use with religious adherence. Results indicate a wide variation in tobacco smoking by khat chewers across different religious groups. CONCLUSIONS: To effectively control tobacco smoking of the diverse communities in Ethiopia, policymakers should consider a multi-pronged policy approach that combines various policy tools that account for regional variation, the local social contexts, as well as the complementary nature of smoking and khat chewing practices.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».