Status of tobacco and electronic nicotine delivery systems use among health science students in low- and middle-income countries: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of tobacco use is high among health science students in low- and middle-income countries. This population participates in tobacco and nicotine delivery systems prevention strategies. We sought to determine the status of tobacco and nicotine delivery systems used among health sciences students in low- and middle-income countries. Methods: A scoping review was conducted following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. We included original research articles published in the last 10 years in indexed journals, written in Spanish and English, that focused on populations of healthcare students in low- and middle-income countries and provided information on the use of tobacco or nicotine delivery systems. Eleven databases were searched, and data were extracted using inductive analysis and thematic synthesis. Results: Thirty-four articles were reviewed. Asia was the continent that produced the most literature on the subject, and most studies had a quantitative cross-sectional methodological design. Information on social and cultural issues related to drug use, mental health, healthcare, smoking cessation, and policies and programs is presented in narrative form. Conclusions: Little information exists about the social and cultural aspects associated with the use of nicotine delivery systems, and the needs of health science students in this regard. This issue requires research through participatory, qualitative, or mixed-method approaches, focusing on analyzing participants' needs and identifying ways to transform their reality.
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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 | 0,019 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».