How reactions to cigarette packet health warnings influence quitting: findings from the ITC Four‐Country survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine prospectively the impact of health warnings on quitting activity. DESIGN: Five waves (2002-06) of a cohort survey where reactions to health warnings at one survey wave are used to predict cessation activity at the next wave, controlling for country (proxy for warning differences) and other factors. These analyses were replicated on four wave-to-wave transitions. SETTING AND PARTICIPANTS: Smokers from Australia, Canada, the United Kingdom and the United States. Samples were waves 1-2: n = 6525; waves 2-3: n = 5257; waves 3-4: n = 4439; and waves 4-5: n = 3993. MEASURES: Warning salience, cognitive responses (thoughts of harm and of quitting), forgoing of cigarettes and avoidance of warnings were examined as predictors of quit attempts, and of quitting success among those who tried (1 month sustained abstinence), replicated across four wave-to-wave transitions. RESULTS: All four responses to warnings were independently predictive of quitting activity in bivariate analyses. In multivariate analyses, both forgoing cigarettes and cognitive responses to the warnings predicted prospectively making quit attempts in all replications. However, avoiding warnings did not add predictive value consistently, and there was no consistent pattern for warning salience. There were no interactions by country. Some, but not all, the effects were mediated by quitting intentions. There were no consistent effects on quit success. CONCLUSIONS: This study adds to the evidence that forgoing cigarettes as a result of noticing warnings and quit-related cognitive reactions to warnings are consistent prospective predictors of making quit attempts. This work strengthens the evidence base for governments to go beyond the Framework Convention on Tobacco Control to mandate health warnings on tobacco products that stimulate the highest possible levels of these reactions.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».