Adherence to and Reasons for Premature Discontinuation From Stop-Smoking Medications: Data From the ITC Four-Country Survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Nicotine replacement therapies (NRTs) have been demonstrated to be effective in clinical trials but may have lower efficacy when purchased over-the-counter (OTC). Premature discontinuation and insufficient dosing have been offered as possible explanations. The aims are to (a) investigate the prevalence of and reasons for premature discontinuation of stop-smoking medications (including prescription only) and (b) how these differ by type, duration of use, and source (prescription or OTC). METHODS: The sample includes 1,219 smokers or recent quitters who had used medication in the last year (80.5% NRT, 19.5% prescription only). Data were from Waves 5 and 6 of the International Tobacco Control (ITC) Four-Country Survey. RESULTS: Most of the sample (69.1%) discontinued medication use prematurely. This was more common among NRT users (71.4%) than in users of bupropion and varenicline (59.6%). OTC NRT users were particularly likely to discontinue (76.3%). Relapse back to smoking was the most common reason for discontinuation of medication reported by 41.6% of respondents. Side effects (18.3%) and believing that the medication was no longer needed (17.1%) were also commonly reported. Of those who completed treatment, 37.9% achieved 6-month continuous abstinence compared with 15.6% who discontinued prematurely. Notably, 65.6% who discontinued because they believed the medication had worked were abstinent. CONCLUSIONS: Premature discontinuation of stop-smoking medications is common but is not a plausible reason for poorer quit outcomes for most people. Encouraging persistence of medication use after relapse or in the face of minor side effects may help increase long-term cessation outcomes.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».