Use of stop‐smoking medications in the <scp>U</scp> nited <scp>S</scp> tates before and after the introduction of varenicline
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate trends in use of stop-smoking medications (SSMs) before and after varenicline (Chantix™) was introduced to the market-place in the United States, and to determine whether varenicline reached segments of the population unlikely to use other SSMs. DESIGN: Cohort survey. SETTING: United States. PARTICIPANTS: A nationally representative sample of adult smokers in the United States interviewed as part of the International Tobacco Control Four Country Survey between 2004 and 2011. Primary analyses used cross-sectional data from 1737 smokers who attempted to quit (∼450 per wave). MEASUREMENTS: Reporting an attempt to quit smoking; use of each of the following types of SSMs for the purpose of quitting smoking: nicotine gum, nicotine patch, other nicotine replacement therapy, bupropion and varenicline. FINDINGS: There was a significant increase in the rate of use of any SSM among quit attempters across the study period [odds ratio (OR) = 1.15, 95% confidence interval (CI) = 1.10-1.21 per year]. This increase was largest after varenicline was introduced (OR = 1.16, 95% CI = 1.07-1.26 per year); however, there was a decline in nicotine patch use during this time (OR = 0.87, 95% CI = 0.76-0.99 per year). Varenicline users were generally similar to users of other SSMs but differed from those who did not use any SSMs, in that they tended to be older (OR = 5.46, P = 0.024), to be white (OR = 2.33, P = 0.002), to have high incomes (OR = 1.85, P = 0.005), to have high nicotine dependence prior to quitting (OR = 2.40, P = 0.001) and to have used medication in the past (OR = 3.29, P < 0.001). CONCLUSIONS: The introduction of varenicline in the United States coincided with a net increase in attempts to quit smoking and, among these, a net increase in use of stop-smoking medications. The demographic profile of varenicline users is similar to the profile of those who use other stop-smoking medications and different from the profile of those who attempt to quit without any medication.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».