Health warning messages on tobacco products: a review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review evidence on the impact of health warning messages on tobacco packages. DATA SOURCES: Articles were identified through electronic databases of published articles, as well as relevant 'grey' literature using the following keywords: health warning, health message, health communication, label and labelling in conjunction with at least one of the following terms: smoking, tobacco, cigarette, product, package and pack. STUDY SELECTION AND DATA EXTRACTION: Relevant articles available prior to January 2011 were screened for six methodological criteria. A total of 94 original original articles met inclusion criteria, including 72 quantitative studies, 16 qualitative studies, 5 studies with both qualitative and qualitative components, and 1 review paper: Canada (n=35), USA (n=29) Australia (n=16), UK (n=13), The Netherlands (n=3), France (n=3), New Zealand (n=3), Mexico (n=3), Brazil (n=2), Belgium (n=1), other European countries (n=10), Norway (n=1), Malaysia (n=1) and China (n=1). RESULTS: The evidence indicates that the impact of health warnings depends upon their size and DESIGN: whereas obscure text-only warnings appear to have little impact, prominent health warnings on the face of packages serve as a prominent source of health information for smokers and non-smokers, can increase health knowledge and perceptions of risk and can promote smoking cessation. The evidence also indicates that comprehensive warnings are effective among youth and may help to prevent smoking initiation. Pictorial health warnings that elicit strong emotional reactions are significantly more effective. CONCLUSIONS: Health warnings on packages are among the most direct and prominent means of communicating with smokers. Larger warnings with pictures are significantly more effective than smaller, text-only messages.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle