Tobacco use and associated risk factors in Burkina Faso: results from a population-based cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tobacco is a leading preventable cause of non-communicable diseases (NCDs). Studies characterizing the prevalence of tobacco use in low-income countries are lacking. This study describes the prevalence of tobacco use in Burkina Faso and its associated factors. METHODS: Data from the 2013 Burkina Faso World Health Organization (WHO) Stepwise approach to Surveillance (STEPS) were analyzed. The prevalence of any tobacco product use, cigarette smoking, and other tobacco use was calculated. Logistic regression analyses identified factors associated with tobacco use. Overall, 4691 people were included in this analysis. RESULTS: The prevalence of any tobacco use was 19.8% (95% CI: 18.4-21.2). Tobacco use was higher for men (29.2% [27.0-31.5]) than women (11.8% [10.3-13.4]). The prevalence of smoked tobacco was 11.3% (10.3-12.4), with a significantly higher prevalence among men (24.5% [22.1-27.0]) than women (0.1% [0.01-0.3]). The overall prevalence of other tobacco use was 8.9% (7.4-10.7), with lower values for men (5.6% [4.1-7.2]) compared to women (11.7% [9.4-14.1]). Tobacco smoking among men was significantly associated with an increased age and alcohol consumption. The analysis of risk factors for other tobacco use stratified by gender showed that age, education, residence, and alcohol consumption were significantly associated with consumption for women, and age and alcohol consumption for men. CONCLUSION: Tobacco use is common in Burkina Faso. To effectively reduce tobacco use in Burkina Faso, a comprehensive tobacco control program should consider associated factors, such as gender, age, and alcohol consumption.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».