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Enregistrement W4410347571 · doi:10.1016/j.jemep.2025.101117

Understanding research gaps and priorities for tobacco harm reduction in low-income and middle-income countries

2025· article· en· W4410347571 sur OpenAlexfundno aff
Yusuff Adebayo Adebisi, Sahan Lungu, Adriana Curado, Gülay Öke, Derek Yach

Notice bibliographique

RevueEthics Medicine and Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Research Council of New ZealandMedical Research CouncilConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMinistry of Health, New ZealandAustralian GovernmentInternational Development Research CentreWellcome TrustUniversity of Otago
Mots-clésLow and middle income countriesHarmHarm reductionLow incomeEnvironmental healthSocioeconomicsDevelopment economicsEconomicsEconomic growthPsychologyMedicineDeveloping countryPublic healthSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Tobacco use is among the leading preventable causes of premature death worldwide, with disproportionate effects in low-income and middle-income countries (LMICs). Global tobacco control efforts have shown inconsistent results, highlighting the need for innovative approaches, such as tobacco harm reduction (THR), to complement existing strategies. We aimed to identify gaps in THR research in the global and LMIC contexts. Methods We conducted a bibliometric review, using Scopus, to identify articles addressing THR published from January 2014 to August 2024. Research output was categorized by product type, geographical focus, volume of research output, and funding sources. A narrative synthesis was performed to outline research gaps and propose a strategic research agenda. Results THR research was dominated by e-cigarettes, primarily from high-income countries. Citations per 1 million smokers were highest in New Zealand (1,128.0), United Kingdom (634.3), United States (466.4), Australia (432.1), Switzerland (177.1), and South Korea (132.9). By contrast, rates were very low across Asia, Africa, and South America (range 1.8–53.5). Over the study period, research output increased only for e-cigarettes and heated tobacco products. Publicly funded research tended to focus on public health concerns, while private-sector research focused on product safety and efficacy. Conclusions THR research remains disproportionately concentrated in high-income countries and reflects a clear divergence between public and private research agendas. More research is needed to evaluate the long-term impacts, affordability, and real-world effectiveness of THR products using rigorous and standardized methodologies in diverse settings. Strengthening the evidence base in LMICs will be essential for developing affordable, accessible, and acceptable THR strategies tailored to local needs.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,444
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,046 · 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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