The impact of changing nicotine replacement therapy licensing laws in the United Kingdom: findings from the International Tobacco Control Four Country Survey
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate the impact of a new licence for some nicotine replacement therapy products (NRT) for cutting down to stop (CDTS) on changes in the pattern of NRT use. DESIGN: Quasi-experimental design comparing changes in NRT use across two waves of a population-based, replenished-panel, telephone survey conducted before and after the introduction of new licensing laws in the United Kingdom with changes in NRT use in three comparison countries (Australia, Canada and United States) without a licensing change. PARTICIPANTS: A total of 7386 and 7013 smokers and recent ex-smokers participating in the 2004 and/or 2006/7 survey. MEASUREMENTS: Data were collected on demographic and smoking characteristics as well as NRT use and access. In order to account for interdependence resulting from some participants being present in both waves, generalized estimation equations with an exchangeable correlation matrix were used to assess within-country changes and linear and logistic regressions to assess between-country differences in adjusted analyses. FINDINGS: NRT use was more prevalent in the United Kingdom and increased across waves in all countries but no wave x country interaction was observed. There was no evidence that the licensing change increased the prevalence of CDTS or the use of NRT (irrespective of how it was accessed) for CDTS in the United Kingdom relative to comparison countries. There was also no evidence for a change in concurrent smoking and NRT use among smokers not attempting to stop in the United Kingdom relative to comparison countries. CONCLUSION: The addition of the CDTS licence for some NRT products in the United Kingdom appears to have had very limited, if any, impact on NRT use in the first year after the licence change.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».