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Enregistrement W2614442315 · doi:10.1186/s12889-017-4397-2

Noticing cigarette health warnings and support for new health warnings among non-smokers in China: findings from the International Tobacco Control project (ITC) China survey

2017· article· en· W2614442315 sur OpenAlexafffund
Zejun Li, Tara Elton‐Marshall, Geoffrey T. Fong, Anne C K Quah, Guoze Feng, Yuan Jiang, Sara C Hitchman

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of WaterlooPublic Health OntarioUniversity of TorontoWestern UniversityOntario Institute for Cancer ResearchCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilMedical Research CouncilChinese Center for Disease Control and PreventionNational Institutes of HealthCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute for Health and Care ResearchNational Cancer InstituteBritish Heart FoundationCancer Research UKOntario Institute for Cancer ResearchUnited Kingdom Clinical Research Collaboration
Mots-clésTobacco controlEnvironmental healthMedicineHealth communicationPublic healthBiostatisticsSmoking cessationChinaPsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health warnings labels (HWLs) have the potential to effectively communicate the health risks of smoking to smokers and non-smokers, and encourage smokers to quit. This study sought to examine whether non-smokers in China notice the current text-only HWLs and whether they support adding more health information and including pictures on HWLs. METHODS: Adult non-smokers (n = 1324) were drawn from Wave 4 (September 2011-November 2012) of the International Tobacco Control (ITC) China Survey. The proportion of non-smokers who noticed the HWLs, and supported adding more health information and pictures to the HWLs was examined. Additionally, the relation between non-smokers' demographic characteristics, including whether they had a smoking partner, their number of smoking friends, and noticing the HWLs and support for adding health information and pictures was examined. Because the HWLs changed during the survey period (April 2012), differences between non-smokers who completed the survey before and after the change were examined. RESULTS: 12.2% reported they noticed the HWLs often in the last month. The multivariate model, adjusting for demographics showed that respondents with a smoking partner (OR = 2.41, 95% CI 1.42-4.13, p = 0.001) noticed the HWLs more often. 64.8% of respondents agreed that the HWLs should have more information, and 80.2% supported including pictures. The multivariate model showed that non-smokers who completed the survey after the HWLs were implemented (OR = 0.63, 95% CI 0.40-0.99, p = 0.04) were less likely to support adding more health information. The multivariate model showed a significant relation between having a smoking partner and supporting pictorial HWLs (OR = 2.03, 95% CI 1.24-3.33, p = 0.005). CONCLUSIONS: The findings indicate that the Chinese HWLs are noticed by a minority of non-smokers and that non-smokers strongly support strengthening the Chinese warning labels with more health information and pictures. Additionally, because the HWLs are noticed more often by non-smokers with a smoking spouse/partner, HWLs could be used to communicate the dangers of smoking and secondhand smoke exposure to non-smokers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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