Prevalence of smoking and smokeless tobacco use during breastfeeding: A cross-sectional secondary data analysis based on 0.32 million sample women in 78 low-income and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: Smoking and smokeless tobacco use during the postpartum period is well studied in high-income countries, whereas low-income and middle-income countries (LMICs) lack evidence. Methods: In this cross-sectional study we used data from the Demographic and Health Surveys (DHS) and Multiple Indicator Cluster Surveys (MICS) conducted in 78 LMICs between January 2010 and December 2019 to study tobacco use among 0.32 million sample lactating women. Age-standardized prevalence of smoking and smokeless tobacco use was estimated and presented with a 95% Confidence Interval (CI) for 78 LMICs. Pooled estimates overall and by WHO regions were obtained using random-effects meta-analyses. Country-level and community-level variance to understand contextual factors was also quantified using multilevel modelling. Findings: Pooled prevalence of any tobacco use among breastfeeding women in LMICs was 3.61% (95% CI 3.53-3.70); with the lowest prevalence in regions of the Americas (1.44%, 1.26-1.63) and the highest in the Southeast Asia region (6.13%, 6.0-6.27). The pooled prevalence of tobacco smoking was reported to be 1.16% (1.11-1.21), with the highest prevalence in the Eastern Mediterranean region (4.27%, 3.88-4.67) and the lowest in the African region (0.81%, 0.76-0.86). The pooled prevalence of smokeless tobacco use was reported to be 2.56% (2.49-2.63), with the highest prevalence in the Southeast Asia region (4.92%, 4.80-5.04). Illiterate and poor women in LMICs bore the enormous burden of tobacco use. Interpretation: The prevalence of smoking and smokeless tobacco use among lactating women in LMICs varied considerably across different WHO regions. Considering the cross-sectional design of the study, caution is required while interpreting the results. To improve mothers' and children's health and nutrition outcomes and reduce health inequalities in LMICs, reducing tobacco use through evidence-based interventions is critical. Funding: None.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».