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Enregistrement W4412785591 · doi:10.1093/ntr/ntaf156

Trends in Noticing and Responding to, Health Warning Labels on Cigarette Packages Among Adults Who Smoke: Findings from the ITC Four Country Surveys Between 2002 and 2022

2025· article· en· W4412785591 sur OpenAlexafffundabout
Bibha Dhungel, Ron Borland, Hua‐Hie Yong, Coral Gartner, Katherine East, David Hammond, K. Michael Cummings, Andrew Hyland, Maansi Bansal‐Travers, Ann McNeill, Shannon Gravely, Geoffrey T. Fong

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchMedical Research CouncilUniversity of WarwickNational Cancer InstituteCancer Research UKRobert Wood Johnson Foundation
Mots-clésSmokeEnvironmental healthSmoking preventionPsychologyTobacco controlSmoking cessationMedicinePublic healthGeographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: We present data on 20-year (2002-2022) trends in reactions of smokers to Health Warning Label (HWL) changes (eg, increasing warning size, requiring graphic images, mandating standardized packaging) in Canada, England, and Australia, compared to the US where HWLs did not change. METHODS: We analyzed weighted data from 16 waves of the International Tobacco Control Four Country Survey, comprising 99 438 observations from 49 034 adults (ages 18+) who smoked cigarettes (daily or non-daily), tracking indicators of HWL effectiveness including noticing HWLs and related thoughts about harms from smoking and quitting. RESULTS: The first HWL change studied in each country (Canada-2001; England-2003; Australia-2006) had the largest impact on all indicators of HWL effectiveness; subsequent changes in all three countries had less or no additional impact. Over 20 years, noticing and quitting thoughts (for daily smoking) decreased significantly in the US. In the last three waves (2018-2022), noticing remained lowest in the US. Thinking about harm and quitting were lower in the US than in Canada and England, but in Australia, levels of "Thinking about harms" were significantly lower than in the US. People smoking non-daily maintained higher levels on some key measures than those smoking daily. CONCLUSIONS: In countries with long histories of public education about smoking harms, periodically strengthening HWLs on cigarette packs appears to have diminishing impacts on smokers' reactions with long-term impacts of strong warnings small, especially for people smoking daily. The findings suggest short-term impacts of HWLs relate to the change from previous HWLs and not their absolute magnitude. IMPLICATIONS: HWLs on cigarette packs remain important for discouraging smoking, but the effects of strengthening warnings on smokers' reactions decline with time and are smaller where HWLs were already strong. Sustained effects may be greater for non-daily smokers. Countries with weak or no HWLs may benefit in the medium term from stronger HWLs, though returns diminish as HWL coverage increases. Future smoking models should not assume long-term large cessation effects from stronger HWLs as they can do in the short term but allow for a range of smaller impacts. This study did not assess HWLs' impact in preventing uptake.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,322 · 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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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