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Enregistrement W1983179226 · doi:10.1093/ntr/ntr015

Predictors of What Smokers Say They Will Do in Response to Future Price Increases. Findings From the International Tobacco Control (ITC) Four Country Survey

2011· article· en· W1983179226 sur OpenAlexfundaboutno aff
Hana Ross, Evan Blecher, Yan Li, K. Michael Cummings

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Health and Medical Research CouncilNational Cancer InstituteCancer Research UKMedical Research CouncilRobert Wood Johnson Foundation
Mots-clésTobacco controlQuit smokingSmoking cessationSmokeSample (material)Tobacco useEnvironmental healthMedicineDemographyPsychologyDemographic economicsAdvertisingEconomicsBusinessPublic healthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Given the impact of higher tobacco prices on smoking cessation, we studied the role of future cigarette prices on forming expectation about smoking behavior. METHODS: Using a random sample of 9,058 adult cigarette smokers from the United States, Canada, Australia, and the United Kingdom collected in 2002, we examined predictors of what smokers say they will do in response to a hypothetical 50% increase in the price they paid for their last cigarette purchase. A series of regression analyses examined factors associated with intentions that have a positive impact on health, that is, intentions to quit and/or to consume fewer cigarettes. RESULTS: The quit and/or smoke less intentions were more pronounced among those who lived in areas with higher average cigarette prices and who paid higher prices for their brand of choice during the last purchase. The magnitude of the price increase is a more important predictor of an intention to quit/smoke less compared with the average cigarette price. CONCLUSIONS: The availability of alternative (cheaper) cigarette sources may reduce but would not eliminate the impact of higher prices/taxes on smokers' expected behavior that has been linked to actual quit intentions and quitting in follow-up surveys.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,276 · 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.

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

Citations25
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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