How the New European Union’s (Pictorial) Tobacco Health Warnings Influence Quit Attempts and Smoking Cessation: Findings from the 2016–2017 International Tobacco Control (ITC) Netherlands Surveys
Notice bibliographique
Résumé
In 2016, the Netherlands was required to introduce new European Union (EU)’s (pictorial) tobacco health warnings. Our objective was to describe the pathways through which the new EU tobacco health warnings may influence quit attempts and smoking cessation among Dutch smokers. Longitudinal data from 2016 and 2017 from the International Tobacco Control (ITC) Netherlands Survey were used. Smokers who participated in both surveys were included (N = 1017). Structural equation modeling was applied to examine the hypothesized pathways. Health warning salience was positively associated with more health worries (β = 0.301, p < 0.001) and a more positive attitude towards quitting (β = 0.180, p < 0.001), which, in turn, were associated with a stronger quit intention (health worries: β = 0.304, p < 0.001; attitude: β = 0.340, p < 0.001). Quit intention was a strong predictor of quit attempts (β = 0.336, p = 0.001). Health warning salience was also associated with stronger perceived social norms towards quitting (β = 0.166, p < 0.001), which directly predicted quit attempts (β = 0.141, p = 0.048). Quit attempts were positively associated with smoking cessation (β = 0.453, p = 0.043). Based on these findings, we posit that the effect of the EU’s tobacco health warnings on quit attempts and smoking cessation is mediated by increased health worries and a more positive attitude and perceived social norms towards quitting. Making tobacco health warnings more salient (e.g., by using plain packaging) may increase their potential to stimulate quitting among smokers.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».