Point-of-sale cigarette pricing strategies and young adult smokers’ intention to purchase cigarettes: an online experiment
Notice bibliographique
Résumé
Background Point-of-sale tobacco marketing has been shown to be related to tobacco use behaviours; however, specific influences of cigarette price discounts, price tiers and pack/carton availability on cigarette purchasing intention are less understood by the tobacco control community. Methods We conducted discrete choice experiments among an online sample of US young adult smokers (aged 18–30 years; n=1823). Participants were presented scenarios depicting their presence at a tobacco retail outlet with varying availability of cigarette price discounts, price tiers and pack/carton. At each scenario, participants were asked whether they would purchase cigarettes. Generalised linear regression models were used to examine the associations between of cigarette price discounts, price tiers and pack/carton with intention to purchase cigarettes overall and stratified by educational attainment. Results Participants chose to purchase cigarettes in 70.9% of the scenarios. Offering price discounts were associated with higher odds of choosing to purchase cigarettes. Reducing the number of cigarette price tiers available in the store was associated with lower odds of choosing to purchase cigarettes. Stratified analysis showed that offering discounts on high-tier cigarette packs increased odds of choosing to purchase cigarettes among young adult smokers with at least some college education, while offering discounts on medium-tier cigarette packs increased odds of choosing to purchase cigarettes among those with some college education or less (eg, with a 10% discount, adjusted odds ratio [AOR] some college =1.62, 95% confidence interval [CI] 1.21 to 2.16; AOR ≤high school =1.44, 95% CI 1.08 to 1.93). Conclusions Availability of cigarette price discounts, price tiers and pack/carton could potentially influence cigarette purchasing behaviours among young adult smokers. Regulating these marketing strategies may, therefore, reduce education-related smoking disparities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».