Impact of Canadian tobacco packaging policy on use of a toll-free quit-smoking line: an interrupted time-series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A policy for new pictorial health warning labels on tobacco packaging was introduced by Health Canada in 2012. The labels included, for the first time, a prominently displayed toll-free number for a quit-smoking line. We used data from the Ontario provincial quitline to investigate the call volume and number of new callers receiving treatment in the months before and after the new policy was introduced. METHODS: We used an interrupted time-series analysis to examine trends in the overall call volume and number of new callers receiving treatment (≥ 1 telephone counselling session) through Ontario's quitline (Smokers' Helpline) between January 2010 and December 2013. We analyzed data using Box-Jenkins autoregressive integrated moving-average models; we adjusted the models for a major campaign promoting the quitline, a seasonality (January) effect and tobacco pricing. RESULTS: We found a relative increase of 160% in the average monthly call volume during the 7 months after the introduction of the new labels (870 calls per month at baseline and 1391 additional calls per month on average after the policy change; standard error [SE] 108.94, p < 0.001), and a sustained increase of 43% in subsequent months. We observed a relative increase of 174% in the number of new callers receiving treatment (153 new callers per month at baseline and 267 additional new callers per month after the policy change; SE 40.03, p < 0.001) and a sustained increase of 80% in subsequent months. The effect was significant even after controlling for a major promotion campaign and the January effect. INTERPRETATION: We found a significant increase in the monthly overall call volume and number of new callers receiving treatment per month after the introduction of the new tobacco health warning labels, with a sustained increase in overall calls and new callers beyond the first 7 months. Our findings add to the body of evidence on the benefit of including a toll-free quitline number on tobacco packaging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».