Quasi-experimentally examining the impact of introducing tobacco pictorial health warnings: Findings from the International Tobacco Control (ITC) 4C and Netherlands surveys in the Netherlands, Australia, Canada, United Kingdom, and the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our study evaluated the short-term impact of introducing European Union's tobacco pictorial health warnings (PHWs). METHODS: Longitudinal data were collected at two time-points from adult smokers, participating in the International Tobacco Control (ITC) surveys, conducted in the Netherlands, Australia, Canada, the United Kingdom and the United States. In the Netherlands, textual health warnings (THWs) were replaced by PHWs between both time-points. Health warning policies did not change in the other countries. Data from continuing smokers were used (N = 3,487) and analyzed using Generalized Estimating Equations. RESULTS: Between both time-points, only Dutch smokers showed increases in noticing health warnings (β = 0.712, p < 0.001), self-reports of health warnings leading to a cognitive response such as thinking about smoking health-risks (SHRs) (OR = 1.834, p < 0.001), knowledge about SHRs (β = 0.369, p < 0.001), and avoiding health warnings (OR = 9.869, p < 0.001). However, Dutch smokers showed no changes in attitude towards smoking (β = 0.035, p = 0.518), intention to quit smoking (OR = 0.791, p = 0.157), self-efficacy to quit smoking (β=-0.072, p = 0.286), or reporting that health warnings helped them to resist having a cigarette (OR = 1.091, p = 0.714). CONCLUSIONS: Results suggest that introducing the European PHWs was effective in provoking changes closely related to health warnings, but there was no direct impact on variables more closely related to smoking cessation.
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 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 | 0,013 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».