Framework Convention on Tobacco Control 2030—A Program to Accelerate the Implementation of World Health Organization Framework Convention for Tobacco Control in Low- and Middle-Income Countries: A Mixed-Methods Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Framework Convention on Tobacco Control (FCTC) 2030 Program (2017-2021) was launched to accelerate World Health Organization (WHO) FCTC implementation in 15 low- and middle-income countries (LMICs). We evaluated the Program in six domains: Governance; Smoke-Free Policies; Taxation; Packaging and Health Warnings; Tobacco Advertising, Promotion, and Sponsorship (TAPS) bans; and International and Regional Cooperation. AIMS AND METHODS: Following a mixed-methods design, we surveyed (June-September 2020) FCTC focal persons in 14 of the 15 countries, to understand the Program's financial and technical inputs and progress made in each of the six domains. The data were coded in terms of inputs (financial = 1, technical = 1, or both = 2) and progress (none = 1, some = 2, partial = 3, or strong = 4) and a correlation was computed between the inputs and progress scores for each domain. We conducted semi-structured interviews with key stakeholders in five countries. We triangulated between the survey and interview findings. RESULTS: FCTC 2030 offered substantial financial and technical inputs, responsive to country needs, across all six domains. There was a high positive correlation between technical inputs and progress in five of the six domains, ranging from r = 0.61 for taxation (p < .05) to r = 0.91 and for smoke-free policies (p < .001). The interviews indicated that the Program provided timely and relevant evidence and created opportunities for influencing tobacco control debates. CONCLUSIONS: The FCTC 2030 Program might have led to variable, but significant progress in advancing FCTC implementation in the 15 countries. As expected, much of the progress was in augmenting existing structures and resources for FCTC implementation. The resulting advances are likely to lead to further progress in FCTC policy implementation. IMPLICATIONS: What this study adds: In many LMICs, WHO FCTC policies are not in place; and even when enshrined in law, they are poorly enforced. It is not clear how financial and technical assistance to high tobacco-burden LMICs can most effectively accelerate the implementation of WHO FCTC policies and offer value for money. Bespoke and responsive assistance, both financial and technical, to LMICs aimed at accelerating the implementation of WHO FCTC policies are likely to lead to progress in tobacco control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,127 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».