Evaluating Canada's innovative policy for health warnings on cigarette sticks: A pre/post assessment among adults who smoke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Evaluate Canada's innovative policy mandating warning messages on cigarette sticks. METHODS: We analyzed data from an open cohort of Canadian adults who smoke, surveyed every 3 months (February 2023-November 2024; n = 11,487 observations from 4716 individuals). Participants reported: liking the look of their cigarette sticks (1-Dislike a lot to 7-Like a lot); feelings when looking at sticks (1-Very bad to 7-Very good); frequency of thinking about smoking-related harms due to sticks (1-Not at all to 5-Extremely); and forgoing cigarettes they normally smoke due to the look of sticks (no vs. yes). Linear and logistic generalized estimating equations regressed these outcomes on implementation period (i.e., pre-policy 2023 surveys [ref.] vs post-policy 2024 surveys), adjusting for covariates and post-stratification weights. Analyzing participants followed to the next survey (n = 6959 observations, 2356 individuals), separate adjusted mixed-effects logistic models regressed quit attempts in the 3-month interval since the prior survey on each stick measure from the prior survey (coded: neutral [ref.], dislike, like; neutral [ref.], bad, good; no forgoing [ref.], forwent cigarettes). RESULTS: From pre- to post-policy periods, liking and feelings about sticks became more negative (B = -0.15, 95 %CI = -0.22, -0.08; B = -0.07, 95 %CI = -0.13, -0.01) and forgoing cigarettes increased (AOR = 1.18, 95 %CI = 1.06, 1.32). Those who felt bad (vs. neutral) when looking at sticks were more likely to try to quit by the next survey (AOR = 1.31, 95 %CI = 1.05, 1.62), as were those who forwent cigarettes (AOR = 1.73, 95 %CI = 1.40, 2.15). CONCLUSIONS: Countries should consider expanding cigarette labeling to include on-cigarette warnings, which appear to have increased outcomes that predict quit attempts in Canada.
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 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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».