Tobacco cessation counselling for women in rural Sindh: is it being offered?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tobacco is the single leading and most preventable cause of death in today's worlds and responsible for six of the eight leading mortality causes in the world. Diseases related to tobacco use are known to cause about 5.4 million deaths every year, 80% of which are contributed by the developing world, and this toll is estimated to increase up to 8 million deaths per year by 2030. This study was conducted to determine the number of women who were offered counselling regarding cessation of tobacco use by all health care providers (medical and alternate), in rural Sindh, Pakistan. METHODS: This cross-sectional survey was conducted during January to March, 2008 in District Khairpur, Sindh, Pakistan. A validated, pre-tested, translated questionnaire was used to collect the data from 502, adult women (aged between 18-60 years). These women were asked about the type of health provider they visited in the past 12 months and practices of provider regarding tobacco control including cessation and advice. RESULTS: A large majority of women (nearly 71%) were illiterate, and 44% of women were in the age group 18-24 years. High prevalence (10%) of adult women were smokers. Only 12% of the total women who visited physicians during this time period were asked about their smoking status as compared to 7% who visited hakims and 13% who were approached by lady health visitors. CONCLUSION: A very small segment of the women users of health care system is enquired and counselled about tobacco use in any form by the health providers in Rural Sindh. Revisiting practices for health care professionals is urgently needed to address inevitable tobacco use in the region.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».