Public health benefits from pictorial health warnings on US cigarette packs: a SimSmoke simulation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction While many countries have adopted prominent pictorial warning labels (PWLs) for cigarette packs, the USA still requires only small, text-only labels located on one side of the cigarette pack that have little effect on smoking-related outcomes. Tobacco industry litigation blocked implementation of a 2011 Food and Drug Administration9s (FDA) rule requiring large PWLs. To inform FDA action on PWLs, this study provides research-based estimates of their public health impacts. Methods Literature was reviewed to identify the impact of cigarette PWLs on smoking prevalence, cessation and initiation. Based on this analysis, the SimSmoke model was used to estimate the effect of requiring PWLs in the USA on smoking prevalence and, using standard attribution methods, on smoking-attributable deaths (SADs) and key maternal and child health outcomes. Results Available research consistently shows a direct association between PWLs and increased cessation and reduced smoking initiation and prevalence. The SimSmoke model projects that PWLs would reduce smoking prevalence by 5% (2.5%–9%) relative to the status quo over the short term and by 10% (4%–19%) over the long term. Over the next 50 years, PWLs are projected to avert 652 800 (327 000–1 190 500) SADs, 46 600 (17 500–92 300) low-birth-weight cases, 73 600 (27 800–145 100) preterm births and 1000 (400–2000) cases of sudden infant death syndrome. Conclusions Requiring PWLs on all US cigarette packs would be appropriate for the protection of the public health, because it would substantially reduce smoking prevalence and thereby reduce SADs and the morbidity and medical costs associated with adverse smoking-attributable birth outcomes.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,001 |
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 ».