Does the content and source credibility of health and risk messages related to nicotine vaping products have an impact on harm perception and behavioural intentions? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To systematically review the literature on (i) whether and how various risk messages about nicotine vaping products (NVPs) alter harm perception and behavioural intentions of smokers and non-smokers and (ii) how trust in sources of NVP risk communication affects message reception and behavioural intentions. METHODS: Seven electronic databases and reference lists of relevant articles were searched for articles published up to April 2020. Experimental and quasi-experimental studies on message effects and cross-sectional studies on source credibility were included. The Newcastle-Ottawa Scale and the Evidence Project Risk of Bias Tool were used to assess the quality of observational and intervention studies, respectively. For each outcome variable, we indicated whether there was an effect (as a 'yes' or 'no') and used effect direction plots to display information on the direction of effects. RESULTS: Nicotine addiction messages resulted in greater health and addiction risk perceptions, relative risk messages comparing the health risks of NVPs to cigarette smoking increased the perception that NVPs are less harmful than combustible cigarettes, and a nicotine fact sheet corrected misperceptions of nicotine and NVPs. Smokers' intention to purchase, try or switch to NVPs was higher when exposed to a relative risk message and lower when exposed to nicotine addiction warnings. Trust in NVP risk information from public health agencies was associated with lower odds of; (i) NVP use and (ii) perceiving NVPs as less harmful, whereas those who trusted information from NVP companies were more likely to perceive NVPs as less harmful than combustible cigarettes. CONCLUSIONS: Relative risk messages may help improve the accuracy of harm perceptions of nicotine vaping products and increase smokers' intentions to quit smoking and/or to switch to vaping, although the literature is nascent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».