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Enregistrement W4318003494 · doi:10.1136/tc-2022-057689

The impact of cigarette prices on smoking onset and cessation: evidence from Vietnam

2023· article· en· W4318003494 sur OpenAlexfundno aff
Cuong Viet Nguyen, Nicole Vellios, Nguyen Hanh Nguyen, Thu Thi Le

Notice bibliographique

RevueTobacco Control · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésExciseTobacco controlVietnameseSmoking cessationMedicineEnvironmental healthSmokeSmokeless tobaccoQuit smokingHazardDemographyTobacco useEconomicsPublic healthPopulationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Vietnam is a country with very high smoking rates among men. According to a Global Adult Tobacco Survey (GATS) conducted in 2015, the daily smoking prevalence among Vietnamese men was 39%. METHODS: We used data from the 2010 and 2015 Vietnamese GATSs and cigarette price data from General Statistics Office of Vietnam. Since smoking prevalence is low among women, we only considered men. Using discrete-time hazard models, we estimated the effect of cigarette prices on smoking onset and cessation. Sensitivity analyses are conducted using different model specifications. RESULTS: We find that higher cigarette prices reduce the probability of smoking onset. A 1% increase in the cigarette price reduces the hazard of smoking onset by 1.2% (95% CI -2.12% to -0.28%). This suggests that increases in tobacco taxation, which translate to price increases, can reduce smoking onset. We did not find evidence that cigarette prices impact smoking cessation among men in Vietnam. CONCLUSION: Vietnam should continue to increase excise taxes on tobacco products to reduce smoking onset. Since smokers are resilient to excise tax increases, other tobacco control policies, such as smoke-free areas and tobacco advertisement bans, should be better enforced to encourage people to quit. Other policies not yet implemented, such as plain packaging of tobacco products, may also encourage smokers to quit.

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)0,000
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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