The Impact of Implementing Tobacco Control Policies: The 2017 Tobacco Control Policy Scorecard
Notice bibliographique
Résumé
The Tobacco Control Scorecard, published in 2004, presented estimates of the effectiveness of different policies on smoking rates. Since its publication, new evidence has emerged. We update the Scorecard to include recent studies of demand-reducing tobacco policies for high-income countries. We include cigarette taxes, smoke-free air laws, media campaigns, comprehensive tobacco control programs, marketing bans, health warnings, and cessation treatment policies. To update the 2004 Scorecard, a narrative review was conducted on reviews and studies published after 2000, with additional focus on 3 policies in which previous evidence was limited: tobacco control programs, graphic health warnings, and marketing bans. We consider evaluation studies that measured the effects of policies on smoking behaviors. Based on these findings, we derive estimates of short-term and long-term policy effect sizes. Cigarette taxes, smoke-free air laws, marketing restrictions, and comprehensive tobacco control programs are each found to play important roles in reducing smoking prevalence. Cessation treatment policies and graphic health warnings also reduce smoking and, when combined with policies that increase quit attempts, can improve quit success. The effect sizes are broadly consistent with those previously reported for the 2004 Scorecard but now reflect the larger evidence base evaluating the impact of health warnings and advertising restrictions.
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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 | 0,025 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».