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Enregistrement W4399467648 · doi:10.1093/ntr/ntae139

Differential Responses to Cigarette Package Labeling Alternatives Among Adults Who Smoke: Results From a Randomized Trial

2024· article· en· W4399467648 sur OpenAlexaff
James F. Thrasher, Emily E Hackworth, Stuart G. Ferguson, Liyan Xiong, Minji Kim, Chih‐Hsiang Yang, David Hammond, Yanwen Sun, James W. Hardin, Jeff Niederdeppe

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésRandomized controlled trialDifferential effectsPsychologySmoking cessationModerationMedicineDemographyEnvironmental healthSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Little experimental research has evaluated whether the effects of cigarette package inserts with efficacy messages and/or pictorial health warning labels (PHWLs) differ across key subgroups of adults who smoke. AIMS AND METHODS: Adults who reported currently smoking (n = 367) were randomly assigned to one of four groups: Small text-only HWLs on pack sides (control); inserts with efficacy messages and small HWLs (inserts-only); PHWLs showing harms of smoking (PHWLs-only); both (inserts + PHWLs). Participants received a 14-day supply of cigarettes labeled to reflect their group. Every evening over 2 weeks, participants reported forgoing and stubbing out cigarettes before they finished smoking over the prior 24 hours, combined into a binary indicator of either behavior (eg, forgoing/stubbing). Separate mixed-effects logistic models were estimated to evaluate moderation of labeling group contrasts (ie, PHWLs vs not; inserts vs. not; inserts-only vs. inserts + PHWLs; PHWLs-only vs. inserts + PHWLs) by baseline covariates (self-efficacy to quit, intention to quit, education, health literacy, and time discounting), predicting day-level forgoing/stubbing. RESULTS: Education moderated PHWL effects, with PHWLs predicting more forgoing/stubbing only among those with low education (OR = 4.68, p < .001). Time discounting moderated insert effects, with inserts promoting forgoing/stubbing only among those with low time discounting (ie, lower impulsivity; OR = 4.35, p < .001). CONCLUSIONS: Inserts with efficacy messages appear effective mostly among people with low time discounting, whereas PHWLs appear most effective among those with low education, suggesting their potential to address education-related disparities. Labeling strategies appeared equally effective across subgroups defined by self-efficacy to quit, quit intention, and health literacy. Combining inserts with PHWLs did not appear to mitigate moderation effects. IMPLICATIONS: This randomized trial with adults who smoke suggests that cigarette packs with inserts describing cessation benefits and tips can promote cessation-related behaviors (ie, forgoing or stubbing out cigarettes) among those with low-time discounting (ie, low impulsivity). Alternative interventions may be needed for people with high-time discounting, as found in cessation trials. PHWLs appear most effective among those with low education, potentially addressing education-related disparities. No differential effects were found for those with different levels of self-efficacy to quit, quit intentions, or health literacy. Combining inserts and PHWLs may not be more effective than either alone.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations4
Publié2024
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Résumé présentoui

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