Educational differences in the impact of pictorial cigarette warning labels on smokers: findings from the International Tobacco Control (ITC) Europe surveys
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine (1) the impact of pictorial cigarette warning labels on changes in self-reported warning label responses: warning salience, cognitive responses, forgoing cigarettes and avoiding warnings, and (2) whether these changes differed by smokers' educational level. METHODS: Longitudinal data of smokers from two survey waves of the International Tobacco Control (ITC) Europe Surveys were used. In France and the UK, pictorial warning labels were implemented on the back of cigarette packages between the two survey waves. In Germany and the Netherlands, the text warning labels did not change. FINDINGS: Warning salience decreased between the surveys in France (OR=0.81, p=0.046) and showed a non-significant increase in the UK (OR=1.30, p=0.058), cognitive responses increased in the UK (OR=1.34, p<0.001) and decreased in France (OR=0.70, p=0.002), forgoing cigarettes increased in the UK (OR=1.65, p<0.001) and decreased in France (OR=0.83, p=0.047), and avoiding warnings increased in France (OR=2.93, p<0.001) and the UK (OR=2.19, p<0.001). Warning salience and cognitive responses decreased in Germany and the Netherlands, forgoing did not change in these countries and avoidance increased in Germany. In general, these changes in warning label responses did not differ by education. However, in the UK, avoidance increased especially among low (OR=2.25, p=0.001) and moderate educated smokers (OR=3.21, p<0.001). CONCLUSIONS: The warning labels implemented in France in 2010 and in the UK in 2008 with pictures on one side of the cigarette package did not succeed in increasing warning salience, but did increase avoidance. The labels did not increase educational inequalities among continuing smokers.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».