To Study the Impact of Common Facets of Quality of life in Chronic Tobacco Chewers Using WHOQOL Scale- a Cross Sectional Descriptive Survey
Notice bibliographique
Résumé
Tobacco dependence is a well acknowledged social and health evil. In india 8-9lakh persons die every year due to tobacco related disease . Numerous study show that tobacco withdrawl lead to considerable decreasse in health risks caused by tobacco use habit. Moreover there is not muchstudy available on causes and prevalance.• Smokeless tobacco is found to be as addictive and harmful as smoking but have not been explored into, especially among youth.• Tobacco is estimated to have killed 100 million people in the 20th century and continues to kill 5.4 million people every year and this figure is expected to rise to 8 million per year by 2030, 80% of which will occur in the developing countries. Tobacco is used in different forms and the health effects are seen irrespective of the form in which it is used. Smokeless tobacco is found to be as addictive and harmful as smoking yet more difficult to quit. Smokeless tobacco, especially in the form of chewing has been associated with various oral diseases including cancers and adverse tobacco chewing is a habit with adverse consequences ranging from benign oral lesions to cancer. It plagues all countries from highly industrialized ones like Sweden and Canada todeveloping ones. 11.6% of any form of ever tobacco use among youth in Global Youth Tobacco Survey (GYTS) and alsohigher than prevalence found. Many studies regarding the tobacco use, smoking and its harmful effects has been done but very few on smokeless tobacco has done.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».