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Enregistrement W4365139294 · doi:10.1016/j.lansea.2023.100185

A longitudinal study of transitions between smoking and smokeless tobacco use from the ITC Bangladesh Surveys: implications for tobacco control in the Southeast Asia region

2023· article· en· W4365139294 sur OpenAlexafffundabout
Daniel Tzu-Hsuan Chen, Nigar Nargis, Geoffrey T. Fong, Syed Mahfuzul Huq, Anne C K Quah, Filippos T Filippidis

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Southeast Asia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of WaterlooOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchInternational Development Research CentreOntario Institute for Cancer ResearchWorld Health Organization
Mots-clésTobacco controlSmokeless tobaccoSocioeconomic statusGeneralized estimating equationGeeEnvironmental healthChewing tobaccoOdds ratioSnuffLongitudinal studyConfidence intervalOddsTobacco useMedicineDemographyPublic healthLogistic regressionPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In Southeast Asia, tobacco use is a major public health threat. Tobacco users in this region may switch between or concurrently use smoked tobacco and smokeless tobacco (SLT), which makes effective tobacco control challenging. This study tracks transitions of use among different product users (cigarettes, bidis, and SLT) in Bangladesh, one of the largest consumers of tobacco in the region, and examines factors related to transitions and cessation. Methods: Four waves (2009-2015) of the International Tobacco Control (ITC) Bangladesh Survey with a cohort sample of 3245 tobacco users were analysed. Generalized Estimating Equations (GEE) models were used to explore the socioeconomic correlates of transitions from the exclusive use of cigarettes, bidis, or SLT to the use of other tobacco products or quitting over time. Findings: Among exclusive cigarette users, most remained as exclusive cigarette users (68.1%). However, rural smokers were more likely than urban smokers to transition to bidi use (odds ratio [OR] = 3.02, 95% confidence interval [CI] = 1.45-6.29); to SLT use (OR = 2.68, 95% CI = 1.79-4.02) and to quit tobacco (OR = 1.57, 95% CI = 1.06-2.33). Among exclusive bidi users, transitional patterns were more volatile. Fewer than half (43.3%) of the exclusive bidi users maintained their status throughout the waves. Those with higher socio-economic status (SES) were more likely to quit (OR = 4.16, 95% CI = 1.08-13.12) compared to low SES smokers. Exclusive SLT users either continued using SLT or quit with minimal transitions to other products (≤2%). Nevertheless, males were more likely to switch to other tobacco products; younger (OR = 2.94, 95% CI = 1.23-6.90 vs. older), more educated (OR = 1.55, 95% CI = 1.77-3.12 vs. less educated), and urban SLT users (OR = 0.52, 95% CI = 0.30-0.86 for rural vs. urban users) were more likely to quit. Interpretation: Complex transitional patterns were found among different types of tobacco product users over time in Bangladesh. These findings can inform more comprehensive and multi-faceted approaches to tackle diversified tobacco use in Bangladesh and neighbouring countries in the Southeast Asia region with similar tobacco user profiles of smoked tobacco and SLT products. Funding: This is an unfunded observational study with the use the ITC Bangladesh datasets. The ITC Bangladesh Surveys were supported by grants from the US National Cancer Institute (P01 CA138389), the International Development Research Centre (IDRC Grant 104831-003), and Canadian Institutes of Health Research (MOP-79551, MOP-115016).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,215
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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