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Enregistrement W3086786967 · doi:10.1093/eurpub/ckaa081

Changes in electronic cigarette use and label awareness among smokers before and after the European Tobacco Products Directive implementation in six European countries: findings from the EUREST-PLUS ITC Europe Surveys

2020· article· en· W3086786967 sur OpenAlexafffund
Katerina Nikitara, Charis Girvalaki, Christina N Kyriakos, Pete Driezen, Filippos T Filippidis, Sarah Kahnert, Sara C Hitchman, Ute Mons, Esteve Fernández, Antigona Trofor, Krzysztof Przewoźniak, Tibor Demjén, Paraskevi Κatsaounou, Witold Zatoński, Geoffrey T. Fong, Constantine Vardavas, Andrea Glahn, Dominick Nguyen, Cornel Radu-Loghin, Polina Starchenko, Aristidis Tsatsakis, Chryssi Igoumenaki, Sophia Papadakis, Aikaterini Papathanasaki, Manolis Tzatzarakis, Nicolas Bécuwe, Lavinia Deaconu, Sophie Goudet, Christopher Hanley, Judit Kiss, Anna Piroska Kovacs, Yolanda Castellano, Marcela Fu, Sarah O Nogueira, Olena Tigova, Ann McNeill, Katherine East, 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 Ward, Marc C. Willemsen, Hein de Vries, Karin Hummel, Gera E. Nagelhout, Aleksandra Herbeć, Kinga Janik‐Koncewicz, Krzysztof Przewoźniak, 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 subventionnairesEuropean Regional Development FundFederación Española de Enfermedades RarasUniversity of WaterlooCanadian Institutes of Health ResearchGeneralitat de CatalunyaOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésPackaging and labelingElectronic cigaretteDirectiveEuropean unionTobacco productLogistic regressionMember statesResidenceEu countriesProduct (mathematics)MedicineCigarette smokingEnvironmental healthPsychologyDemographyBusinessMarketingMathematicsSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Article 20 of the European Tobacco Product Directive (TPD), which went into effect in May 2016, regulates electronic cigarettes (e-cigarettes) in the European Union (EU). The aim of this study was to evaluate changes in e-cigarette use, design attributes of the products used and awareness of e-cigarette labelling and packaging among smokers from six EU Member States (MS) before and after TPD implementation. METHODS: Data come from Wave 1 (2016, pre-TPD) and Wave 2 (2018, post-TPD) of the ITC Six European Country Survey among a sample of smokers and recent quitters who use e-cigarettes from six EU MS. Weighted logistic generalized estimating equations regression models were estimated to test the change in binary outcomes between Waves 1 and 2 using SAS-callable SUDAAN. RESULTS: In 2018, current daily/weekly e-cigarette use among adult smokers was just over 2%, but this varied from the highest in Greece (4%) to lowest in Poland (1.2%). From Waves 1 to 2, there was a significant increase in respondents reporting noticing and reading health and product safety information on leaflets inside e-cigarette packaging (8.39-11.62%, P < 0.001). There were no significant changes between waves of respondents reporting noticing or reading warning labels on e-cigarette packages/vials. CONCLUSIONS: e-cigarette use among smokers in these six EU countries is low. Although reported noticing and reading leaflets included in the packaging of e-cigarettes increased significantly from before to after the TPD, there was no significant change in reported noticing and reading of warning labels. Findings indicate the importance of continued monitoring of TPD provisions around e-cigarettes.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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