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Enregistrement W4309662663 · doi:10.1093/ntr/ntac259

Trends in Individualized Affordability of Factory-Made Cigarettes: Findings of the 2008–2020 International Tobacco Control Netherlands Surveys

2022· article· en· W4309662663 sur OpenAlexafffund
Cloé Geboers, Math J. J. M. Candel, Frank J. Chaloupka, Gera E. Nagelhout, Hein de Vries, Bas van den Putte, Ce Shang, Geoffrey T. Fong, Marc C. Willemsen

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of WaterlooOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesZonMwEuropean CommissionCanadian Institutes of Health ResearchKWF KankerbestrijdingUniversity of WaterlooOntario Institute for Cancer ResearchLung Foundation NetherlandsHealth Research Foundation
Mots-clésTobacco controlConsumption (sociology)DemographyMedicineEnvironmental healthPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Cigarette affordability, the price of tobacco relative to consumer income, is a key determinant of tobacco consumption. AIMS AND METHODS: This study examined trends over 12 years in individualized factory-made cigarette affordability in the Netherlands, and whether these trends differed by sex, age, and education. Data from 10 waves (2008-2020) of the International Tobacco Control Netherlands Surveys were used to estimate individualized affordability, measured as the percentage of income required to buy 100 cigarette packs (Relative Income Price [RIP]), using self-reported prices and income. The higher the RIP, the less affordable cigarettes are. Generalized estimating equation regression models assessed trends in individualized affordability over time and by sex, age, and education. RESULTS: Affordability decreased significantly between 2008 and 2020, with RIP increasing from 1.89% (2008) to 2.64% (2020) (p ≤ .001), except for 2008-2010, no significant year-on-year changes in affordability were found. Lower affordability was found among subgroups who have a lower income level: Females (vs. males), 18-24 and 25-39-year-olds (vs. 55 years and over) and low or moderate-educated individuals (vs. highly educated). Interactions between wave and education (p = .007) were found, but not with sex (p = .653) or age (p = .295). A decreasing linear trend in affordability was found for moderately (p = .041) and high-educated (p = .025), but not for low-educated individuals (p = .149). CONCLUSIONS: Cigarettes in the Netherlands have become less affordable between 2008 and 2020, yet this was mostly because of the decrease in affordability between 2008 and 2010. There is a need for more significant increases in tax to further decrease affordability. IMPLICATIONS: Our findings suggest that cigarettes have become less affordable in the Netherlands between 2008 and 2020. But, this appears to be the result of a steep decrease in affordability between 2008 and 2010. Affordability was lower among groups who have on average lower incomes (females, young adults, and low- and moderate-educated individuals), and differences in trends across education levels could be explained by per capita income changes. Our individualized measure indicated lower affordability than published aggregate affordability estimations. Future tax increases should be large enough to result in a lower affordability.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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