The Role Of Medical Education in Struggle Against Smoking: The Prevalance of Smoking And Related Factors in Medical Students, Çanakkale
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The aim of this study is to investigate the prevalance of smoking and related factors among medical students of Canakkale Onsekiz Mart University Medical School. The results of our research are expected to shape the trainings about smoking prevention starting from our faculty and contribute to Global Health Professionals Survey data and discussions determined by WHO, CDC and Canadian Public Health Association. Methods: This is a cross-sectional study conducted at Canakkale Onsekiz Mart University Faculty of Medicine. The questionnaire including demographic characteristics and Beck Anxiety Inventory was applied between December 2018 - January 2019. The data of the study was analyzed with the statistical package program SPSS 20.0. Results: In this study, the number of medical students reached was 652. 52.6% of the students were female. 30.5% of the medical students were currently smoking. It was found that age (OR: 1.13 95% CI: 1.05-1.21), male gender (OR: 1.9 95% CI: 1.40-2.67) and boarding in high school (OR: 1.5 95% CI: 1.01-2.26) significantly increased the risk of smoking Discussion: The prevalence of smoking was high among Canakkale Onsekiz Mart University Faculty of Medicine students. The rate of smoking was increases during medical education. The literature suggests that smoking physicians cannot be effective in the struggle againts smoking. In medical education, trainings on struggle tobacco and tobacco products is insufficient. In addition, there should be gained to medical students with the knowledge and skills that can protect their own health and then advocate for anti-smoking campaigns in the community.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».