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Enregistrement W4303199470 · doi:10.1093/ntr/ntac235

Examining the Effectiveness of the 2012 Canadian Graphic Warning Label Policy Change by Sex, Income, and Education

2022· article· en· W4303199470 sur OpenAlexafffundabout
Bukola Usidame, Gang Meng, James F. Thrasher, Mary E. Thompson, Geoffrey T. Fong, Nancy L. Fleischer

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of WaterlooOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthOntario Institute for Cancer ResearchCanadian Tobacco Control Research InitiativeRobert Wood Johnson Foundation
Mots-clésTobacco controlOddsSocioeconomic statusDemographyPsychological interventionSalience (neuroscience)PsychologyMedicineEnvironmental healthLogistic regressionPublic healthPopulationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: We examined the differential impact of the 2012 Canadian GWL policy changes on key indicators of warning label impact and quit intentions using national cohorts of Canadian and U.S. adults who smoke. AIMS AND METHODS: We used data from all waves of the International Tobacco Control surveys (2002-2020) in Canada and the United States. Our key measures were quit intentions and an index of warning label effectiveness (salience, cognitive and behavioral reactions). We estimated overall policy impact by comparing Canada (treatment group) with the United States (control group) using controlled interrupted time series (CITS) regression models, with interactions to examine whether policy impact varied by sex, education, and income. RESULTS: The CITS model showed a statistically significant increase in the warning label effectiveness in Canada post-policy, compared to the United States (β = 0.84, 95% CI 0.35,1.33). Similarly, the odds of quit intentions were relatively higher among adults who smoked in Canada compared to the United States (OR = 1.89, 95% CI 1.51,2.36) post-policy. The three-way interaction model showed that these associations were greater among adults from low socioeconomic status (SES) groups than in high SES groups. CONCLUSIONS: The 2012 change in the Canadian GWL policy was associated with stronger cognitive and behavioral responses to GWLs and higher odds of quit intentions among adults who smoked in Canada when compared to the United States, specifically among individuals from low SES groups, suggesting a positive equity impact. Our findings affirm the need for countries to implement or enhance GWLs, in line with the WHO Framework Convention on Tobacco Control (FCTC). IMPLICATIONS: The evidence on the potential health equity benefit of GWL policies is mixed. To further understand the influence of GWL policies on tobacco use disparities, more systematic research using pre/post-policy designs with control groups is needed. Using a CITS model, we aimed to strengthen the available evidence on the causal influence of this tobacco control approach. Our findings show that the 2012 GWL policy change had a greater impact on adults who smoked from low SES groups than it did on adults who smoked from high SES groups, indicating a potentially positive equity impact and confirming the need for countries to implement or maximize the size of GWLs, as recommended by the WHO FCTC.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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