Evaluation of the effectiveness of the Indian government’s policies to strengthen health warning labels on smokeless tobacco products: findings from the 2010–2019 Tobacco Control Project India Surveys
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smokeless tobacco (SLT) packaging in India had a single symbolic (a scorpion) health warning label (HWL) in 2009 covering 40% of the front surface. In 2011, it was replaced with four pictorial images. In 2016, HWLs were enlarged to 85% on the front and back. This study aimed to assess the effectiveness of the old (symbolic and smaller images) and larger HWLs. METHODS: Data were from the Tobacco Control Project India Survey and included respondents who used SLT in Wave 1 (2010-2011, n=5911), Wave 2 (2012-2013, n=5613) and Wave 3 (2018-2019, n=5636). Using a repeated-measures design, weighted logistic regression models assessed whether there were changes in seven HWL effectiveness measures within the domains of awareness, salience, cognitive and behavioural responses. A cohort design was employed to test whether HWL effectiveness in Waves 1 and 2 was associated with quitting SLT in Waves 2 and 3, respectively. RESULTS: The 2011 HWL revision did not result in any significant changes in HWL effectiveness. There was no significant change in HWL awareness and salience after larger HWLs were introduced in 2016, but respondents were more likely to consider SLT health risks (Wave 2=17.9%, Wave 3=33.6%, p<0.001) and quitting SLT (Wave 2=18.9%, Wave 3=36.5, p<0.001). There was no change in HWLs stopping SLT use (Wave 2=36.6%, Wave 3=35.2%, p=0.829); however, respondents were more likely to avoid looking at HWLs (Wave 2=10.1%, Wave 3=40.2%, p<0.001). Effectiveness of older, symbolic and smaller pictorial HWLs was not associated with quitting SLT. DISCUSSION: There was no significant change in HWL effectiveness following the revision from a symbolic to a pictorial image, but enlarging pictorial images resulted in some improved cognitive and behavioural effects. Results suggested wear-out of HWL salience and that the effectiveness of warnings depends on both their design and time since implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».