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Enregistrement W2989542041 · doi:10.1093/eurpub/ckz186.453

Effectiveness of Mois sans tabac 2016, a French social marketing campaign against smoking

2019· article· en· W2989542041 sur OpenAlexaboutno aff
Romain Guignard, J-B Richard, Raphaël Andler, Anne Pasquereau, Guillemette Quatremère, Viêt Nguyen‐Thanh

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuitlineMedicineSocial marketingQuarter (Canadian coin)Smoking cessationMass mediaPublic healthEnvironmental healthPopulationDemographyMetropolitan areaLogistic regressionIntervention (counseling)Family medicineAdvertisingGeographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In October 2016, Santé publique France, the National Public Health Agency, launched a social marketing campaign aiming at triggering quit attempts among smokers: “Mois sans tabac”, inspired by the English ’Stoptober’. This campaign sets smokers the objective of being smokefree for one month, in November. It combines a national mass-media communication with provision of cessation help services (quitline, website, mobile application, self-help kit) and local actions, in connection with the health regional agencies. The study aims at evaluating the effectiveness of this intervention. Methods The effectiveness evaluation is based on a specific analysis of the 2017 Health Barometer, a random survey representative of the population living in metropolitan France conducted between January and July 2017 on a sample of 25,319 individuals aged 18-75 years-old. The participation rate was 48.5%. Multivariate logistic regressions allowed testing the association between recall of the campaign and quit attempts (QA) in the last quarter of 2016, adjusted for sociodemographic confounders (N = 6,341). Respondents who attempted to quit were contacted at one-year for a follow-up. Results Nearly one in six daily smokers (15.9% [14.9-17.1]) reported making a 24-hour QA in the last quarter of 2016, and 18.4% [15.5-21.3] of them reported that it was related to Mois sans tabac, which represents approximately 380,000 QA [310,000-440,000] related to the operation. Among smokers who made a QA, 31% have been abstinent for at least 30 days [27%-34%] and 18% [15%-21%] reported they did not smoke anymore in 2017. Recall of Mois sans tabac was associated with QA in the last quarter of 2016 (aOR=1.3 [1.1-1.6], p < 0.01) and with cessation in 2017 (aOR=2.4 [1.4-4.2], p < 0.01), and odds-ratios increased with frequency of exposure and number of sources of information. Conclusions These results show that the first edition of Mois sans tabac was successful in triggering quit attempts among smokers. Key messages Mass-media campaigns for smoking cessation, combined with provision of help services and local actions, can be effective for triggering quit attempts. Importing foreign social marketing programs can be effective.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations0
Publié2019
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