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Enregistrement W4404444562 · doi:10.1093/ntr/ntae270

Opposition to Banning Cigarette Filters and the Belief That Removing Filters Makes Cigarettes Much More Harmful Among Adults Who Smoke: Findings From the 2022 International Tobacco Control Four Country Smoking and Vaping Survey

2024· article· en· W4404444562 sur OpenAlexafffundabout
Shannon Gravely, Thomas E. Novotny, K. Michael Cummings, Katherine East, Andrew Hyland, Pete Driezen, Janet Hoek, Kylie Morphett, David Sellars, Richard J. O’Connor, Anne C K Quah, Geoffrey T. Fong, Coral Gartner

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilNational Cancer InstituteMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésOpposition (politics)Tobacco controlSmokeEnvironmental healthNicotineSmoking cessationMedicineDemographyPsychologyPublic healthPolitical scienceLawGeographySociologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In line with historical tobacco industry marketing claims, many consumers perceive cigarettes with filters as less harmful than cigarettes without filters. However, scientific evidence indicates that cigarette filters do not reduce the risks associated with smoking. We examined opposition to banning the sale of cigarettes with filters, beliefs about whether removing filters makes cigarettes much more harmful, and whether this belief is associated with opposition to banning filters among adults who smoke cigarettes from four high-income countries. AIMS AND METHODS: Data are from 2980 adults who smoke cigarettes and participated in the 2022 ITC Smoking and Vaping Survey in Australia, Canada, England, and the United States. Weighted descriptives estimated opposition to a cigarette filter ban and the belief that removing filters makes cigarettes "much more," "a little more," "not more" harmful, or "don't know." Adjusted regression analyses examined the association between opposition to banning filters (vs. support/don't know) and the belief that removing filters would make cigarettes much more harmful (vs. otherwise). RESULTS: Across all countries, 69.3% opposed banning filters, 11.5% of respondents supported banning filters, and 19.1% did not know (main effect for country differences: p = .001). Country differences remained significant after adjusting for covariates (p = .047), with adults who smoke in Australia and the United States being significantly more likely to oppose a filter ban than those in England. Canada did not differ significantly from any of the countries. Nearly half (45.9%) believe that removing filters would make cigarettes much more harmful, 28.6% reported a little more harmful, 15.3% were unsure, and 10.2% reported not more harmful (country differences: p = .002). Country differences were no longer significant after adjustment (p = .18). Believing that removing filters makes cigarettes much more harmful was strongly associated with opposing a filter ban (78.5%) (vs. otherwise: 62.1%, p < .001). CONCLUSIONS: Across all four countries, three-quarters of adults who smoke erroneously believe that removing filters would make cigarettes more harmful, and believing that doing so would make cigarettes much more harmful was the strongest predictor of opposing a filter ban. IMPLICATIONS: More than 90% of manufactured cigarettes worldwide contain filters. Contrary to marketing claims by the tobacco industry, cigarette filters do not offer any health protection from cigarette smoke; however, three-quarters of adults who smoke erroneously believe that cigarettes with filters are much less harmful than cigarettes without filters. To protect public health and the environment, the World Health Organization has recommended that policy-makers consider banning cigarette filters as they are unnecessary single-use plastics.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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