La crise du tabac en Indonésie : Une étude sur les kreteks

Fumer, c'est un gros souci en Indonésie. Beaucoup de gens fument, avec environ 66% des hommes et 7% des femmes qui sont des fumeurs. Cette habitude n'est pas seulement mauvaise pour les fumeurs eux-mêmes, mais ça affecte aussi ceux qui les entourent, surtout ceux qui inhalent la fumée secondaire. On estime qu'environ 90 millions de personnes en Indonésie sont exposées à la fumée de cigarette chaque jour, ce qui entraîne de sérieux problèmes de santé. Malheureusement, chaque heure, 46 Indonésiens meurent à cause de maladies liées au tabagisme.

#Cigarettes Kretek : Un Choix Populaire

En Indonésie, un type de cigarette unique appelé Kretek, qui contient des clous de girofle, est super populaire. Environ 90% des fumeurs dans le pays préfèrent les cigarettes Kretek. Bien que ça puisse sembler différent, elles présentent des risques pour la santé similaires à ceux des cigarettes classiques. Des études récentes ont montré que fumer des Kretek peut être aussi nuisible que d'autres types de tabagisme.

#Changements dans les Habitudes de Fumer Pendant le COVID-19

La pandémie de COVID-19 a changé plein de trucs dans la vie, y compris les habitudes de fumer. Certains ont commencé à fumer plus à cause du stress et de l'anxiété, tandis que d'autres en ont profité pour réduire leur consommation. Fait intéressant, bien que la pandémie ait augmenté le stress pour beaucoup, certains endroits, comme Hong Kong, ont vu une baisse générale de l'utilisation du tabac après les premières vagues de COVID-19. Au Japon, les gens à plus haut risque de COVID-19 ont amélioré leurs habitudes de fumer pendant l'état d'urgence.

#Impact des Confinements sur le Tabagisme

Les confinements pendant le COVID-19 ont forcé beaucoup de gens à rester chez eux, et les écoles ont fermé, ce qui a changé les routines quotidiennes. Les fumeurs qui fumaient habituellement à l'extérieur se sont retrouvés à fumer plus à l'intérieur de leur maison. Ces confinements ont aussi conduit beaucoup de gens à perdre leur boulot ou à voir leurs revenus réduits, augmentant ainsi les sentiments de solitude, d'anxiété et de dépression.

#Facteurs Affectant l'Augmentation du Tabagisme

Des recherches ont montré que divers facteurs peuvent mener à plus de tabagisme pendant la pandémie. Ça inclut les niveaux d'éducation plus bas, vivre seul, une mauvaise santé et des inquiétudes financières à cause de COVID-19. Une étude en Italie a révélé que les gens qui ressentaient une baisse de leur qualité de vie et faisaient face à l'anxiété ou à la dépression étaient plus susceptibles d'augmenter leur consommation de cigarettes.

#Utilisation de l'Apprentissage automatique pour Comprendre le Tabagisme

Les chercheurs ont utilisé des techniques avancées comme l'apprentissage automatique pour analyser les données sur les habitudes de fumer pendant la pandémie. Cette approche aide à identifier des tendances et à prédire combien de personnes pourraient fumer plus à l'avenir. Grâce à des modèles statistiques, les chercheurs peuvent mieux comprendre le comportement des fumeurs pendant les périodes difficiles.

L'apprentissage automatique permet aux chercheurs de faire des prédictions sur les habitudes de fumer sans se fier à des méthodes plus anciennes qui pourraient ne pas capturer toute la réalité. Cette méthode peut révéler de nouvelles perspectives et aider à améliorer la précision des prévisions. L'étude a utilisé des techniques d'apprentissage automatique pour voir comment la pandémie a affecté le comportement des fumeurs, avec l'objectif de prédire davantage sur la consommation de cigarettes à l'avenir.

#Aperçu de l'Étude : Prédire la Consommation de Cigarettes

Dans l'étude, un sondage a été réalisé auprès de 131 fumeurs de Yogyakarta, en Indonésie. L'objectif était de prédire combien de personnes augmenteraient leur consommation quotidienne de cigarettes pendant la pandémie. Les facteurs pris en compte incluaient le comportement de fumer avant la pandémie, les niveaux de stress, les préoccupations de santé et le statut d'assurance.

Les chercheurs ont développé et testé cinq algorithmes d'apprentissage automatique pour voir lequel pouvait le mieux prédire l'augmentation du tabagisme. Ces algorithmes comprenaient les arbres de décision, la forêt aléatoire, la régression logistique, les k-plus proches voisins, et naïf Bayes. Chaque algorithme a ses forces et aide à créer un modèle prédictif bien équilibré.

#Collecte de Données et Méthodes Utilisées

Les données ont été collectées par le biais d'un sondage, où les participants ont fourni des infos sur leur comportement de fumer avant et pendant la pandémie. Le sondage incluait des questions sur leur âge, genre, localisation, éducation, profession, état de santé et comment leurs habitudes de fumer ont changé pendant la pandémie.

Pour préparer les données à l'analyse, les chercheurs ont transformé les réponses textuelles en données numériques et ont complété les informations manquantes si nécessaire. Ils ont aussi identifié et ajusté les valeurs aberrantes pour assurer l'exactitude des données.

#Mesurer les Changements dans la Consommation de Cigarettes

Pour évaluer comment la consommation de cigarettes a changé pendant la pandémie, les chercheurs ont utilisé un test t apparié. Ce test a comparé le nombre de cigarettes fumées avant et pendant la pandémie, montrant une augmentation significative de la consommation quotidienne due à la pandémie.

#Modèles d'Apprentissage Automatique Utilisés

En comparant différents algorithmes d'apprentissage automatique, l'étude a divisé les participants en un groupe d'entraînement et un groupe de test. Le groupe d'entraînement contenait 80% des données utilisées pour enseigner aux algorithmes, tandis que les 20% restants étaient utilisés pour tester leur précision dans la prédiction de la consommation de cigarettes.

Les différents modèles d'apprentissage automatique ont été évalués en fonction de leur capacité à prédire quels participants ont augmenté leur tabagisme pendant la pandémie. Les chercheurs ont utilisé plusieurs indicateurs pour évaluer la performance des modèles, y compris la précision, la précision et la sensibilité.

#Résultats Clés et Conclusions

L'étude a trouvé que le modèle d'arbre de décision et la régression logistique ont le mieux performé pour prédire l'augmentation du tabagisme. Le modèle d'arbre de décision peut prendre des décisions similaires à celles du raisonnement humain, en divisant les données en groupes plus petits pour une meilleure précision.

D'un autre côté, la régression logistique est excellente pour prédire la probabilité d'un événement, comme une augmentation de la consommation de cigarettes, basée sur des données d'entrée. La performance des deux modèles souligne comment l'apprentissage automatique peut aider à comprendre des comportements complexes pendant les crises.

#Comprendre les Participants

Parmi les 131 répondants, 128 étaient des hommes et seulement 3 étaient des femmes. La plupart des participants fumaient des Kretek avant et pendant la pandémie, montrant peu de changement de préférence. L'âge moyen des participants était d'environ 35 ans.

L'analyse a révélé une différence significative entre le nombre de cigarettes consommées quotidiennement avant et pendant la pandémie. Cette augmentation indique comment des facteurs externes comme le COVID-19 peuvent influencer les habitudes de fumer.

#Conclusion : L'Importance de la Recherche Continue

Les résultats de l'étude révèlent la complexité du comportement tabagique et comment il peut changer pendant des périodes stressantes comme une pandémie. L'apprentissage automatique s'est avéré être un outil précieux pour prédire ces changements et comprendre les facteurs en jeu.

Malgré les résultats informatifs, il est crucial de noter des limites telles que la petite taille de l'échantillon et le focus sur un groupe spécifique d'individus. Les recherches futures devraient viser des ensembles de données plus larges et explorer plus de facteurs qui pourraient contribuer au comportement de fumer.

Le but principal de cette étude n'était pas seulement de prédire l'augmentation des taux de tabagisme, mais aussi de créer un cadre qui pourrait être utilisé dans de futures recherches. L'étude ouvre la voie à une meilleure compréhension du comportement tabagique et au développement de stratégies pour promouvoir des habitudes plus saines, ce qui est essentiel pour la santé publique, surtout en temps difficiles.