The impact of the 2009/2010 enhancement of cigarette health warning labels in Uruguay: longitudinal findings from the International Tobacco Control (ITC) Uruguay Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Framework Convention on Tobacco Control (FCTC) Article 11 Guidelines recommend that health warning labels (HWLs) should occupy at least 50% of the package, but the tobacco industry claims that increasing the size would not lead to further benefits. This article reports the first population study to examine the impact of increasing HWL size above 50%. We tested the hypothesis that the 2009/2010 enhancement of the HWLs in Uruguay would be associated with higher levels of effectiveness. METHODS: Data were drawn from a cohort of adult smokers (≥18 years) participating in the International Tobacco Control (ITC) Uruguay Survey. The probability sample cohort was representative of adult smokers in five cities. The surveys included key indicators of HWL effectiveness. Data were collected in 2008/09 (prepolicy: wave 2) and 2010/11 (postpolicy: wave 3). RESULTS: Overall, 1746 smokers participated in the study at wave 2 (n=1379) and wave 3 (n=1411). Following the 2009/2010 HWL changes in Uruguay (from 50% to 80% in size), all indicators of HWL effectiveness increased significantly (noticing HWLs: OR=1.44, p=0.015; reading HWLs: OR=1.42, p=0.002; impact of HWLs on thinking about risks of smoking: OR=1.66, p<0.001; HWLs increasing thinking about quitting: OR=1.76, p<0.001; avoiding looking at the HWLs: OR=2.35, p<0.001; and reports that HWLs stopped smokers from having a cigarette 'many times': OR=3.42, p<0.001). CONCLUSIONS: The 2009/2010 changes to HWLs in Uruguay, including a substantial increment in size, led to increases of key HWL indicators, thus supporting the conclusion that enhancing HWLs beyond minimum guideline recommendations can lead to even higher levels of effectiveness.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».