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Enregistrement W3186399671 · doi:10.18332/tid/139028

Effectiveness of ‘Mois sans tabac 2016’: A French socialmarketing campaign against smoking

2021· article· en· W3186399671 sur OpenAlexaboutno aff
Romain Guignard, Raphaël Andler, Jean‐Baptiste Richard, Anne Pasquereau, Guillemette Quatremère, Pierre Arwidson, Karine Gallopel‐Morvan, Viêt Nguyen‐Thanh

Notice bibliographique

RevueTobacco Induced Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPublic Health Agency
Mots-clésSocial marketingTobacco controlMedicineEnvironmental healthPublic healthSmoking cessationQuarter (Canadian coin)PopulationGeographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

of the FCTC, which calls for the use of all available communication tools to promote and strengthen public awareness of tobacco-control issues. In general, massmedia campaigns to encourage smoking cessation are effective as part of comprehensive tobacco control programmes Another tool proposed in Article 14 of the FCTC is the design and implementation of effective programs aimed at promoting the cessation ABSTRACT INTRODUCTION In October 2016, the first edition of Mois sans tabac (Tobacco-Free Month) was launched, a campaign which had invited French smokers to challenge themselves to quit smoking for the whole month of November. We aimed to study the effectiveness of this social marketing intervention on quit attempts (QA) in the general French population, and to study possible differences according to sociodemographic characteristics. METHODS This study used data from the 2017 Health Barometer survey, a random survey conducted by telephone on 25319 individuals. It included 6341 respondents who reported that they were daily smokers when the Mois sans tabac campaign was launched in 2016. The association between self-declared exposure to the campaign and making a QA has been studied using multivariate logistic regressions. RESULTS Exposure to the 2016 Mois sans tabac campaign is associated with a QA lasting at least 24 hours in the final quarter of 2016 (AOR=1.32; 95% CI: 1.07-1.63, p<0.01), with a QA lasting at least 30 days (AOR=1.95; 95% CI: 1.31-2.91, p<0.001), and being abstinent at the time of the interview in 2017 (AOR=2.39; 95% CI: 1.37-4.15, p<0.01). A dose-effect relationship is observed between the frequency of exposure to the campaign and QA, which is mostly explained by the number of sources of exposure (television, radio, posters, the press, the internet and social networks). Although certain priority groups (e.g. manual workers, the unemployed) had poorer recall of the campaign than other groups, the impact of self-reported exposure to the campaign on QA in unemployed people or those with less than high school educational level appears to have been greater. CONCLUSIONS These analyses suggest the effectiveness of the 2016 Mois sans tabac intervention, in a context of strengthening public tobacco control policies in France, which may have contributed to the drop in smoking observed between 2016 and 2019.

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)0,000
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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