Effects of Tobacco Taxation and Pricing on Smoking Behavior in High Risk Populations: A Knowledge Synthesis
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
Tobacco taxation is an essential component of a comprehensive tobacco control strategy. However, to fully realize the benefits it is vital to understand the impact of increased taxes among high-risk subpopulations. Are they influenced to the same extent as the general population? Do they need additional measures to influence smoking behavior? The objectives of this study were to synthesize the evidence regarding differential effects of taxation and price on smoking in: youth, young adults, persons of low socio-economic status, with dual diagnoses, heavy/long-term smokers, and Aboriginal people. Using a better practices approach, a knowledge synthesis was conducted using a systematic review of the literature and an expert advisory panel. Experts were involved in developing the study plan, discussing findings, developing policy recommendations, and identifying priorities for future research. Most studies found that raising cigarette prices through increased taxes is a highly effective measure for reducing smoking among youth, young adults, and persons of low socioeconomic status. However, there is a striking lack of evidence about the impact of increasing cigarette prices on smoking behavior in heavy/long-term smokers, persons with a dual diagnosis and Aboriginals. Given their high prevalence of smoking, urgent attention is needed to develop effective policies for the six subpopulations reviewed. These findings will be of value to policy-makers and researchers in their efforts to improve the effectiveness of tobacco control measures, especially with subpopulations at most risk. Although specific studies are needed, tobacco taxation is a key policy measure for driving success.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle