Tobacco use and COVID-19 in Ghana: generating evidence to support policy and practice
Notice bibliographique
Résumé
Background The COVID-19 pandemic has affected over 45 million people and caused over a million deaths globally. Tobacco use, a threat to public health worldwide, increases the risk of developing severe COVID-19 disease and death. The hand-to-mouth action, smoking-induced lung diseases, and the sharing of tobacco products such as water pipes, increase a smoker’s vulnerability to COVID-19. Implementation of tobacco control efforts in low- and middle-income countries (LMICs) including sub-Saharan Africa (SSA) is a particular challenge. The aim of this study in Ghana was to produce evidence to support governments to make informed policy decisions about tobacco control interventions in the context of COVID-19. Methods A survey with key stakeholders (conducted online or via face to face interview) and a desk-based mapping of data sources including government reports and online print press. Face-to Face interviews followed the COVID-19 precautionary protocols. Results 40 stakeholders participated in the interviews (28 online and 12 face-to-face). 46 data sources were identified from the mapping of which 16 were eligible for data extraction. Over two fifths of survey respondents (42.9%, n=12) agreed that the relationship between COVID-19 and tobacco use had been discussed in the media, and over half (57%, n=16) reported that public health professionals and other authorities had provided advice to tobacco users during the pandemic. While respondents (89%, n=25) did not see a change in the level of interest in tobacco cessation, less than a quarter (23%, n=6) indicated that the policy response to COVID-19 included a focus on tobacco control issues, but was limited to tobacco cessation. The majority of respondents (77%, n=31) reported a perceived limited impact on the tobacco industry’s operations during the pandemic. Conclusions COVID-19 provides a timely opportunity to strengthen tobacco control efforts by recognizing the role of tobacco use in potentially exacerbating covid-19 health outcomes and promoting cessation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».