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Enregistrement W2152470584 · doi:10.1136/tc.2010.035782

Use of less expensive cigarettes in six cities in China: findings from the International Tobacco Control (ITC) China Survey

2010· article· en· W2152470584 sur OpenAlexafffund
Qiang Li, Andrew Hyland, Geoffrey T. Fong, Yuan Jiang, Tara Elton‐Marshall

Notice bibliographique

RevueTobacco Control · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCenters for Disease Control and PreventionChinese Center for Disease Control and PreventionOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésTobacco controlChinaEnvironmental healthLogistic regressionHarmQuit smokingPublic healthMedicineHarm reductionAdvertisingSmoking cessationBusinessPsychologyGeographySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The existence of less expensive cigarettes in China may undermine public health. The aim of the current study is to examine the use of less expensive cigarettes in six cities in China. METHODS: Data was from the baseline wave of the International Tobacco Control (ITC) China Survey of 4815 adult urban smokers in 6 cities, conducted between April and August 2006. The percentage of smokers who reported buying less expensive cigarettes (the lowest pricing tertile within each city) at last purchase was computed. Complex sample multivariate logistic regression models were used to identify factors associated with use of less expensive cigarettes. The association between the use of less expensive cigarettes and intention to quit smoking was also examined. RESULTS: Smokers who reported buying less expensive cigarettes at last purchase tended to be older, heavier smokers, to have lower education and income, and to think more about the money spent on smoking in the last month. Smokers who bought less expensive cigarettes at the last purchase and who were less knowledgeable about the health harm of smoking were less likely to intend to quit smoking. CONCLUSIONS: Measures need to be taken to minimise the price differential among cigarette brands and to increase smokers' health knowledge, which may in turn increase their intentions to quit.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations23
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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