Behavioral economic tobacco demand in relation to cigarette consumption and nicotine dependence: a meta‐analysis of cross‐sectional relationships
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims A cigarette purchase task (CPT) aims to characterize individual variation in the reinforcing value of tobacco. This meta‐analysis estimated the associations between cigarette demand, tobacco consumption and nicotine dependence using this task. Design A meta‐analysis of cross‐sectional studies identified by PubMed and PsycINFO databases was conducted. Fixed‐ and random‐effects models were used. The study also examined the model used to derive elasticity of demand (exponential or exponentiated) as a potential moderator. Publication bias was assessed using ‘fail‐safe N ', Begg–Mazumdar test, Egger's test, Tweedie's trim‐and‐fill approach and meta‐regression of publication year with effect size. Setting Studies from any setting that reported coefficient correlations on the tested associations. Participants Daily cigarette users (i.e. 5 to 38 cigarettes per day; n = 7649). Measurements Cigarette consumption, nicotine dependence and five tobacco demand indicators: intensity (i.e. consumption at no cost), elasticity (i.e. sensitivity to rises in costs), O max (maximum expenditure), P max (i.e. price at which consumption becomes elastic) and breakpoint (i.e. price at which consumption ceases). Findings Twenty‐three studies met inclusion criteria. All the CPT indices were significantly correlated with smoking behavior ( r s = 0.044–0.572, P s = 0.012–10 −8 ). Medium‐to‐large effect size associations were present for intensity, O max, and elasticity, whereas small effects were obtained for breakpoint and P max . Evidence of a moderating effect of the different elasticity modeling approaches was not present. There was limited evidence of publication bias. Conclusions All five demand indices derived from the cigarette purchase task by (CPT) were robustly associated with cigarette consumption and tobacco dependence. Of the demand indices, maximum expenditure, intensity and elasticity exhibited the largest magnitude associations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».