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Enregistrement W2565875707 · doi:10.1186/s12889-016-3899-7

An examination of the effectiveness of health warning labels on smokeless tobacco products in four states in India: findings from the TCP India cohort survey

2016· article· en· W2565875707 sur OpenAlexafffund
Shannon Gravely, Geoffrey T. Fong, Pete Driezen, Steve S. Xu, Anne C K Quah, Genevieve Sansone, Prakash C. Gupta, Mangesh S. Pednekar

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Waterloo
Mots-clésSmokeless tobaccoTobacco controlMedicineEnvironmental healthCohortCohort studyPackaging and labelingPublic healthTobacco useNursingPopulationBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In 2009, after many delays and changes, India introduced a single pictorial health warning label (HWL) on smokeless tobacco (SLT) packing-a symbolic image of a scorpion covering 40% of the front surface. In 2011, the scorpion was replaced with 4 graphic images. This paper tested the effectiveness of SLT HWLs in India and whether the 2011 change from symbolic to graphic images increased their effectiveness. METHODS: Data were from a cohort of 4733 adult SLT users (age15+) of the Tobacco Control Project (TCP) India Survey from 4 states. The surveys included key indicators of health warning effectiveness, including warning salience, and cognitive, emotional, and behavioral responses to the warnings. RESULTS: The HWL change from symbolic to graphic did not result in significant increases on any of the HWL outcome indicators. A substantial minority of SLT users were unaware that SLT packages contained HWLs (27% at both waves). Noticing the warnings was also remarkably low at both waves (W1 = 34.3%, W2 = 28.1%). These effects carried over to the cognitive and behavioural measures, where among those who noticed HWLs, about one-third reported forgoing SLT at least once because of the HWLs, and fewer than 20% reported that HWLs made them think about SLT risks or about quitting SLT. Even fewer reported avoiding HWLs (8.1 to 11.6%). Among those who quit using SLT by post-policy, awareness that SLT packaging contained HWLs was significantly greater at post-policy (86.8%) compared to pre-policy (77.8%, p = 0.02). Quitters were also significantly more aware of the post-policy HWLs compared to those who continued to use SLT (p < 0.001). CONCLUSIONS: Health warnings on SLT packages in India are low in effectiveness, and the change from the symbolic warning (pre-policy) to graphic HWLs (post-policy) did not lead to significant increases of effectiveness on any of the HWL indicators among those who continued to use SLT products, thus suggesting that changing an image alone is not enough to have an impact. There is a critical need to implement SLT HWLs in India that are more salient (large in size and on the front and back of the package) and impactful, which following from studies of HWLs on cigarette packaging, would have strong potential to increase awareness of the harms of SLT and to motivate quitting.

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)0,007
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 enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations34
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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