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Enregistrement W3086028183 · doi:10.1093/eurpub/ckaa023

Transitions in product use during the implementation of the European Tobacco Products Directive: cohort study findings from the EUREST-PLUS ITC Europe Surveys

2020· article· en· W3086028183 sur OpenAlexafffund
Constantine Vardavas, Christina N Kyriakos, Pete Driezen, Charis Girvalaki, Katerina Nikitara, Filippos T Filippidis, Esteve Fernández, Ute Mons, Krzysztof Przewoźniak, Antigona Trofor, Tibor Demjén, Paraskevi Κatsaounou, Witold Zatoński, Marc C. Willemsen, Geoffrey T. Fong, Andrea Glahn, Dominick Nguyen, Cornel Radu-Loghin, Aristidis Tsatsakis, Chryssi Igoumenaki, Sophia Papadakis, Aikaterini Papathanasaki, Manolis Tzatzarakis, Nicolas Bécuwe, Lavinia Deaconu, Sophie Goudet, Christopher Hanley, Oscar Rivière, Judit Kiss, Anna Piroska Kovacs, Yolanda Castellano, Marcela Fu, Sarah O Nogueira, Olena Tigova, Ann McNeill, Katherine East, Sara C Hitchman, Sarah Kahnert, Yannis Tountas, Panagiotis Behrakis, Christina Gratziou, Theodosia Peleki, Ioanna Petroulia, Chara Tzavara, Marius Eremia, Lucia Maria Lotrean, Florin Mihălţan, Gernot Rohde, Tamaki Asano, Claudia Cichon, Amy Far, Céline Genton, Melanie Jessner, Linnéa Hedman, Christer Janson, Ann Lindberg, Beth Maguire, Sofía Ravara, Valérie Vaccaro, Brian J. Ward, Hein de Vries, Karin Hummel, Gera E. Nagelhout, Aleksandra Herbeć, Kinga Janik‐Koncewicz, Thomas K Agar, Shannon Gravely, Anne C K Quah, Mary E. Thompson

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFederación Española de Enfermedades RarasEuropean Regional Development FundUniversity of WaterlooOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésTobacco productDirectiveEuropean unionTobacco controlPackaging and labelingLogistic regressionCohortEu countriesEnvironmental healthBusinessMedicineDemographyInternational tradePublic healthMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The emergence of new types of tobacco and tobacco-related products on the European Union (EU) market has precipitated the possibility for both poly-tobacco use and transitions between products. In the EU, the regulatory environment has shifted with the implementation of the European Tobacco Products Directive (TPD) in May 2016, which may influence consumer transitions between products. METHODS: The aim of this paper was to examine trends and transitions in tobacco products from 2016 to 2018 -before and after implementation of the TPD in the EU. Data come from Wave 1 (pre-TPD) and Wave 2 (post-TPD) of the EUREST-PLUS ITC Six European Country Survey, a cohort study of adults who at the time of recruitment were smokers from six EU countries- Germany, Greece, Hungary, Poland, Romania, and Spain. D (N = 3195). Bivariate and logistic regression analyses of weighted data was conducted using SAS-callable SUDAAN. RESULTS: Overall, among those who smoked factory-made cigarettes (FM) only at Wave 1, 4.3% switched to roll-your-own tobacco (RYO) only. Among RYO only users at Wave 1, 17.0% switched to FM only, however compared to all other countries, respondents from Hungary had the highest percentage of FM only users at Wave 1 switch to RYO only at Wave 2 (18.0%). CONCLUSIONS: The most prominent transition overall was from smoking RYO exclusively at Wave 1 to smoking FM tobacco exclusively at Wave 2, however this varied across countries. As the tobacco control regulatory environment of the EU develops, it is important to continue to monitor transitions between types of products, as well as trends in 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,723

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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