Prevalence and Correlates of Current Tobacco use and Non-user Susceptibility to using Tobacco Product Among School-going Adolescents in 22 African Countries, 2013-2018
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Our study examined the prevalence and associated factors of tobacco product use and non-users’ susceptibility to using tobacco products among school-going adolescents in 22 African countries.MethodsWe analysed the cross-sectional 2013-2018 GYTS data from 22 African countries. We conducted complex sampling descriptive and logistic regression analyses. We reported our results using frequencies and proportions for descriptive statistics and adjusted odd ratios and 95% confidence intervals for logistic model.ResultsThe overall prevalence of current use of any tobacco product among adolescents was 19.1%, with more males (23.7%) than females (13.7%) being current users. Zimbabwe and Morocco were the highest (47.1%) and least (12.6%) reported prevalence respectively. Being male (AOR=1.930;95%CI:1.614-2.307), exposure to secondhand smoke within (AOR=2.069;95%CI:1.763-2.429) and outside (AOR=1.364;95%CI:1.138-1.635) the home, not knowledgeable about the harmful effect of secondhand smoke (AOR=1.413;95%CI:1.178-1.693), exposure to tobacco industry promotion (AOR=3.027;95%CI:2.653-3.453) and not in favour of banning smoking in enclosed places (AOR=1.222;95%CI:1.014-1.472) were associated with current use of any tobacco product. The prevalence of the susceptibility to using tobacco products among never users of tobacco products was 12.2%, with no significant gender difference. Mozambique (24.6%) and Algeria (4.5%) had the highest and least prevalence of the susceptibility to using tobacco products among never users, respectively. Exposure to tobacco industry promotion (AOR=1.730;95%CI:1.485-2.015) and those not in favour of banning smoking in enclosed places (AOR= 1.323;95%CI:1.142-1.532) were associated with susceptibility to using any tobacco product among never users of tobacco products.ConclusionOur study reports that tobacco use and non-user susceptibility to using tobacco product among school-going adolescents in the 22 African countries is high. As part of public health efforts, governments and other stakeholders need to fully implement anti-tobacco use campaigns, enforce a complete ban on tobacco promotion and advertising, institute educational programs for families, and anti-tobacco use education for the general public and in schools in line with WHO Framework Convention on Tobacco Control guidelines.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».