Smoking-Related Disease Impact in the Eastern Mediterranean Region: A Comprehensive Assessment Using Global Burden of Disease Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smoking remains a significant risk factor for numerous health issues, including lung cancer, chronic obstructive pulmonary disease, ischemic heart disease, stroke, and respiratory infections. This study investigates the burden of tobacco-related diseases in the Middle East and North Africa (MENA) region. METHODS: Utilizing the GBD data, we examined the risk of smoking and second-hand smoke exposure and their related causes of death and disability in the 22 MENA countries. Smoking prevalence and disease burden data were analyzed with estimates reported as age-standardized rates. RESULTS: Tobacco abuse accounted for 14.5% of all deaths and 23.2% of deaths tied to known risk factors, with an age-standardized death rate of 110.8 per 100,000. Cardiovascular diseases were the primary cause of smoking-related deaths and DALYs, representing 53.4% of all deaths and 50.3% of all DALYs. This was followed by neoplasms (24.6% of all deaths and 20.3% of all DALYs), chronic respiratory diseases(12.4% of all deaths and 11.9% of all DALYs), and respiratory infections and tuberculosis(4% of all deaths and 3.4% of all DALYs). Second-hand smoking caused 20.5% of tobacco-related deaths and 21.5% of tobacco-related DALYs, disproportionately affecting younger individuals. An increasing disease burden was observed in Lebanon, Turkey, Syria, Tunisia, UAE, and Libya, and declining rates were most evident in Oman and Qatar. CONCLUSION: Our study emphasizes the impact of smoking on cardiovascular disease, the primary cause of smoking-related mortality and morbidity in the MENA region. Our findings highlight the urgent need for effective tobacco control policies and interventions.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».