Area-level differences in the prices of tobacco and electronic nicotine delivery systems — A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine associations between area-level characteristics (socioeconomic status, racial or ethnic characteristics, age, and any other characteristics that may be associated with vulnerability) and the prices of tobacco products and electronic nicotine delivery systems (ENDS). DATA SOURCES: We searched MEDLINE, EconLit and Scopus, unpublished and grey literature, hand-searched four specialty journals, examined references of relevant studies, and contacted key informants. STUDY SELECTION: We considered all studies that quantitatively examined area-level variations in the prices of tobacco products and ENDS. We included all studies that examined any area-level measures regardless of the geographic location, language or time of publication. At least two reviewers independently screened the articles. We identified 20 studies. DATA EXTRACTION: At least two reviewers independently extracted the characteristics, methods, and main results and assessed the quality of each included study. DATA SYNTHESIS: Overall, cigarette prices were found to be lower in lower socioeconomic status neighbourhoods, and in neighbourhoods with a higher percentage of youth, and Blacks or African Americans. We identified too few studies that examined price differences for cigarillos, chewing tobacco, roll-your-own, and ENDS to reach any conclusions. CONCLUSIONS: Our findings are in keeping with tobacco industry documents that detailed how manufacturers used race, class, and geography to target vulnerable populations and suggest that regulations that can limit industry price manipulation such as minimum, maximum, and uniform prices, and high specific excise taxes should be considered. More frequent and systematic monitoring of tobacco prices and ENDS is warranted.
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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 | 0,014 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».