Tobacco use in Haiti: findings from demographic and health survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although tobacco has harmful effects on the physical and mental health of individuals, its use remains significant, according to the World Health Organization. To understand this phenomenon, studies have been carried out in many countries around the world, while in Haiti where more than 5,000 people die each year due to tobacco use, little is known about the use of this substance. The aim of this study was to examine the prevalence and the factors associated with tobacco use in Haiti. METHODS: We used data from the 2016/17 Haitian Demographic Health Survey. Both descriptive and multivariate analyses were conducted using STATA 16.0 software to assess the prevalence and identify factors associated with tobacco use. Results were reported as adjusted odds ratios with 95% confidence intervals. Statistical significance was declared at p < 0.05. RESULTS: The prevalence of tobacco use was estimated at 9.8% (95% CI: 9.2-10.4) among men and 1.7% (95% CI: 1.5-1.9) among women. Although the prevalence of tobacco use was low among young people, it increased with age. Respondents aged 35 and above, with no formal education, non-Christians, divorced/separated/widowed, from poorest households, rural areas, "Aire Métropolitaine de Port-au-Prince" region, with high media exposure had a higher likelihood of tobacco use. CONCLUSION: The low prevalence of tobacco use among Haitian women and youth represents a public policy opportunity to prevent these vulnerable groups from starting smoking. Adult male smokers should also be targeted by appropriate policy to reduce the different health burdens associated with tobacco, both for the smokers and other people they may expose to passive smoking. Government and health sector stakeholders, along with community leaders, should create and enforce awareness strategies and rules to control advertisements that encourage irresponsible and health-risky consumption behaviors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».