Commercial Tobacco Endgame Goals: Early Experiences From Six Countries
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Tobacco use is a major threat to health globally. A number of countries have adopted "endgame goals" to minimize smoking prevalence. The INSPIRED project aims to describe and compare the experiences of the first six countries to adopt an endgame goal. AIMS AND METHODS: Data were collected on the initial experiences of endgame goals in Canada, Finland, Ireland, New Zealand (Aotearoa), Scotland, and Sweden up to 2018. Information was collated on the nature of the endgame goals, associated interventions and strategies, potential enablers and barriers, and perceived advantages and disadvantages. RESULTS: The INSPIRED countries had relatively low smoking prevalences and moderate-to-strong smoke-free policies. Their endgame goals aimed for smoking prevalences of 5% or less. Target dates ranged from 2025 to 2035. Except for New Zealand (Aotearoa), all countries had an action plan to support their goal by 2018. However, none of the plans incorporated specific endgame measures. Lack of progress in reducing inequities was a key concern, despite the consideration of equity in all of the country's goals and/or action plans. Experience with endgame goals was generally positive; however, participants thought additional interventions would be required to equitably meet their endgame goal. CONCLUSIONS: There was variation in the nature and approach to endgame goals. This suggests that countries should consider adopting endgame goals and strategies to suit their social, cultural, and political contexts. The experiences of the INSPIRED countries suggest that further and more significant interventions will be required for the timely and equitable achievement of endgame goals. IMPLICATIONS: By 2018, six countries (Canada, Finland, Ireland, New Zealand (Aotearoa), Scotland, and Sweden) had introduced government-endorsed "endgame goals," to rapidly reduce smoking prevalence to very low levels by a specified date. The nature and implementation of endgame goals were variable. Early experiences with the goals were generally positive, but progress in reducing smoking prevalence was insufficient, particularly for priority groups. This finding suggests more significant interventions ("endgame interventions") and measures to reduce inequities need to be implemented to achieve endgame goals. Variation in the nature and experience of endgame goals demonstrates the importance of designing endgame strategies that suit distinct social, cultural, and political contexts.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».