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Enregistrement W2315628686 · doi:10.1093/ntr/ntu062

Investigating the Effectiveness of Pictorial Health Warnings in Mauritius: Findings From the ITC Mauritius Survey

2014· article· en· W2315628686 sur OpenAlexafffund
A. C. Green, Susan Kaai, Geoffrey T. Fong, Pete Driezen, Anne C K Quah, P. Burhoo

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensImpactOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTobacco controlEnvironmental healthSalience (neuroscience)MedicineCohortPublic healthDeveloping countryPsychologyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Health warnings on tobacco packages are an effective strategy for informing the public about the harms associated with tobacco use. Most studies investigating the effectiveness of pictorial health warnings (PHWs) on cigarette packages are from high-income countries. This study evaluated the impact of PHWs on smokers' perceptions and behavior in Mauritius, the first country in the World Health Organization African region to implement PHWs. METHODS: Data were drawn from 3 waves of a nationally representative cohort of adult smokers from the International Tobacco Control (ITC) Mauritius Survey (n = 668). Wave 1 was conducted in 2009, 6 months prior to the implementation of PHWs. Waves 2 and 3 were conducted 10-12 months and 20-21 months, respectively, postimplementation. Six established indicators of warning effectiveness were used to evaluate the effect of PHWs on smokers' perceptions and behavior. RESULTS: All indicators of warning effectiveness (salience, cognitive, and behavioral reactions) and the Label Impact Index, a weighted combination of 4 indicators, increased significantly between Waves 1 and 2. However, between Waves 2 and 3, there was a significant decline in the proportion of smokers who reported "avoiding looking" at labels. CONCLUSIONS: This study found that implementation of PHWs in Mauritius significantly enhanced the effectiveness of warnings, illustrating their value for other countries, particularly in Africa, at an early stage in tobacco control. The study also demonstrates the importance of revising PHWs to counteract wearout. The introduction of PHWs in Mauritius clearly demonstrates the benefits of employing an evidence-based approach to strengthen tobacco control policies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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