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Enregistrement W2139844340 · doi:10.1136/tobaccocontrol-2015-052232

What cigarette price is required for smokers to attempt to quit smoking? Findings from the ITC Korea Waves 2 and 3 Survey

2015· article· en· W2139844340 sur OpenAlexafffund
E.-J. Park, Susan Park, Sung‐Il Cho, Yong Ho Kim, Han Gil Seo, Pete Driezen, Anne C K Quah, Geoffrey T. Fong

Notice bibliographique

RevueTobacco Control · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésQuit smokingTobit modelTobacco controlLogistic regressionTax policyMedicineEconomicsPublic economicsSmoking cessationEnvironmental healthDemographic economicsAdvertisingBusinessTax reformEconometricsPublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We assess the cigarette price that would motivate smokers to quit. We also explore the factors associated with the required price, including exposures to non-tax tobacco control policies. METHODS: Cross-sectional analysis was conducted on data from 1257 male smokers, who participated in either Wave 2 or 3 of the ITC Korea Survey. Information was obtained on what cigarette price per pack would make them try to quit ('price to quit'). Tobit regression on log-transformed price and logistic regression on non-quitting were conducted to identify associated factors. RESULTS: The median price to quit was KRW5854 (US$5.31)/pack, given the current price of KRW2500 (US$2.27)/pack. Younger age, higher education, lack of concern about the health effects of smoking, lack of quit attempts and more cigarettes consumed per day were related to a higher price needed for a quit attempt. Exposures to combinations of non-tax policies were significantly associated with lower price levels to be motivated to quit. CONCLUSIONS: Considering the large price increase required for quit attempts, tax policy needs to be combined with other policies, particularly for certain groups, such as heavy smokers. Strengthening non-tax policies is likely to facilitate greater responsiveness to tax policy.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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