Health knowledge and smokeless tobacco quit attempts and intentions among married women in rural Bangladesh: cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Aims: The aim of this study was to investigate health knowledge, attitudes and smokeless tobacco quit attempts and intentions among married women in rural Bangladesh. Design and Methods: A cross-sectional survey was conducted using an interviewer administered, pretested, semistructured questionnaire. All 8082 women living in the Jhaudi and Ghotmajhee local government areas, aged =18 years with at least one pregnancy in their lifetime, were invited to participate. Questions covered smokeless tobacco consumption (STC), knowledge regarding its health effects, users' quit attempts and intentions and sociodemographic characteristics. Results: Eight thousand seventy-four women completed the survey (response rate 99.9%). Almost half (45%) of current consumers thought STC was good for their health and many ascribed medicinal values to it, for example 25% thought STC reduced stomach aches. A quarter had previously tried to quit and 10% intended to quit. After adjusting for potential confounders, inaccurate knowledge of STC health consequences was associated with being older [adjusted odds ratio (aOR) = 2.71, 95% confidence interval (CI) 1.99–3.50], less educated (aOR = 2.18, 95% CI 1.66–2.85), Muslim (aOR = 17.0, 95% CI 12.0–23.9) and unemployed (aOR = 29.7, 95% CI: 25.2–35.1). Having less education (aOR = 2.52, 95% CI 0.98–6.45) and being unemployed (aOR = 1.52, 95% CI 1.03–2.23) were associated with the intention to quit. Discussion and Conclusions: Large gaps exist in rural Bangladeshi women's understanding of the adverse health effects of STC. Health awareness campaigns should highlight the consequences of STC. Routine screening and cessation advice should be provided in primary healthcare and smokeless tobacco control strategies should be implemented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».