Assessing the impact of cigarette package health warning labels: a cross-country comparison in Brazil, Uruguay and Mexico
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the impact of different health warning labels (HWL). MATERIAL AND METHODS: Data from the International Tobacco Control Survey (ITC Survey) were analyzed from adult smokers in Brazil, Uruguay and Mexico, each of which used a different HWL strategy (pictures of human suffering and diseased organs; abstract pictorial representations of risk; and text-only messages, respectively). Main outcomes were HWL salience and cognitive impact. RESULTS: HWLs in Uruguay (which was the only country with a HWL on the front of the package) had higher salience than either Brazilian or Mexican packs. People at higher levels of educational attainment in Mexico were more likely to read the text-only HWLs whereas education was unassociated with salience in Brazil or Uruguay. Brazilian HWLs had greater cognitive impacts than HWLs in either Uruguay or Mexico. HWLs in Uruguay generated lower cognitive impacts than the text-only HWLs in Mexico. In Brazil, cognitive impacts were strongest among smokers with low educational attainment. CONCLUSIONS: This study suggests that HWLs have the most impact when they are prominent (i.e., front and back of the package) and include emotionally engaging imagery that illustrates negative bodily impacts or human suffering due to smoking.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».