MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2602423745 · doi:10.1016/s2468-2667(17)30045-2

Implementation of key demand-reduction measures of the WHO Framework Convention on Tobacco Control and change in smoking prevalence in 126 countries: an association study

2017· article· en· W2602423745 sur OpenAlexafffundabout
Shannon Gravely, Gary A. Giovino, Lorraine Craig, Alison Commar, Edouard Tursan d’Espaignet, Kerstin Schotte, Geoffrey T. Fong

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaWorld Health Organization
Mots-clésTobacco controlEnvironmental healthConventionMedicineTobacco useKey (lock)Political sciencePublic healthComputer sciencePathologyPopulationComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The WHO Framework Convention on Tobacco Control (WHO FCTC) has mobilised efforts among 180 parties to combat the global tobacco epidemic. This study examined the association between highest-level implementation of key tobacco control demand-reduction measures of the WHO FCTC and smoking prevalence over the treaty's first decade. METHODS: We used WHO data from 126 countries to examine the association between the number of highest-level implementations of key demand-reduction measures (WHO FCTC articles 6, 8, 11, 13, and 14) between 2007 and 2014 and smoking prevalence estimates between 2005 and 2015. McNemar tests were done to test differences in the proportion of countries that had implemented each of the measures at the highest level between 2007 and 2014. Four linear regression models were computed to examine the association between the predictor variable (the change between 2007 and 2014 in the number of key measures implemented at the highest level), and the outcome variable (the percentage point change in tobacco smoking prevalence between 2005 and 2015). FINDINGS: Between 2007 and 2014, there was a significant global increase in highest-level implementation of all key demand-reduction measures. The mean smoking prevalence for all 126 countries was 24·73% (SD 10·32) in 2005 and 22·18% (SD 8·87) in 2015, an average decrease in prevalence of 2·55 percentage points (SD 5·08; relative reduction 10·31%). Unadjusted linear regression showed that increases in highest-level implementations of key measures between 2007 and 2014 were significantly associated with a decrease in smoking prevalence between 2005 and 2015). Each additional measure implemented at the highest level was associated with an average decrease in smoking prevalence of 1·57 percentage points (95% CI -2·51 to -0·63, p=0·001) and an average relative decrease of 7·09% (-12·55 to -1·63, p=0·011). Controlling for geographical subregion, income level, and WHO FCTC party status, the per-measure decrease in prevalence was 0·94 percentage points (-1·76 to -0·13, p=0·023) and an average relative decrease of 3·18% (-6·75 to 0·38, p=0·079). This association was consistent across all three control variables. INTERPRETATION: Implementation of key WHO FCTC demand-reduction measures is significantly associated with lower smoking prevalence, with anticipated future reductions in tobacco-related morbidity and mortality. These findings validate the call for strong implementation of the WHO FCTC in the WHO's Global Action Plan for the Prevention and Control of Non-communicable Diseases 2013-2020, and in advancing the UN's Sustainable Development Goal 3, setting a global target of reducing tobacco use and premature mortality from non-communicable diseases by a third by 2030. FUNDING: Health Canada, Canadian Institutes of Health Research, Ontario Institute for Cancer Research and Canadian Cancer Society Research Institute.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations249
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Lancet Public HealthMême sujetSmoking Behavior and CessationTravaux en français237 207