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Enregistrement W4319655997 · doi:10.1093/ntr/ntad022

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

2023· article· en· W4319655997 sur OpenAlexaff
Kamran Siddiqi, Helen Elsey, Mariam A Khokhar, Anna‐Marie Marshall, Subhash Pokhrel, Monika Arora, Shirley Crankson, Rashmi Mehra, Paola Morello, Jeff Collin, Geoffrey T. Fong

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTobacco controlConventionLow and middle income countriesTobacco industryControl (management)Tobacco useEnvironmental healthBusinessDeveloping countryPublic healthPolitical scienceMedicineEconomic growthComputer scienceEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,127
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1270,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,408 · 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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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