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Enregistrement W4391575704 · doi:10.1038/s41591-024-02806-0

Reductions in smoking due to ratification of the Framework Convention for Tobacco Control in 171 countries

2024· article· en· W4391575704 sur OpenAlexafffund
Guillermo Paraje, Mauricio Flores Muñoz, Daphne Wu, Prabhat Jha

Notice bibliographique

RevueNature Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensCentre for Global Health ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInternational Development Research CentreGovernment of CanadaBloomberg PhilanthropiesBloomberg Family FoundationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésRatificationTobacco controlMedicineSmoking cessationSmoking prevalenceEnvironmental healthPsychological interventionConventionDemographyPublic healthPolitical sciencePopulationPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smoking globally kills over half of long-term smokers and causes about 7 million annual deaths. The World Health Organization Framework Convention for Tobacco Control (FCTC) is the main global policy strategy to combat smoking, but its effectiveness is uncertain. Our interrupted time series analyses compared before- and after-FCTC trends in the numbers and prevalence of smokers below the age of 25 years (when smoking initiation occurs and during which response to interventions is greatest) and on cessation at 45-59 years (when quitting probably occurs) in 170 countries, excluding China. Contrasting the 10 years after FCTC ratification with the income-specific before-FCTC trends, we observed cumulative decreases of 15.5% (95% confidence interval = -33.2 to -0.7) for the numbers of current smokers and decreases of -7.5% (95% CI = -10.6 to -4.5) for the prevalence of smoking below age 25 years. The quit ratio (comparing the numbers of former and ever smokers) at 45-59 years increased by 1.8% (1.2 to 2.3) 10 years after FCTC ratification. Countries raising taxes by at least 10 percentage points concurrent with ratification observed steeper decreases in all three outcomes than countries that did not. Over a decade across 170 countries, the FCTC was associated with 24 million fewer young smokers and 2 million more quitters.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations50
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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