Concurrent E-Cigarette Use During Tobacco Dependence Treatment in Primary Care Settings: Association With Smoking Cessation at Three and Six Months
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Electronic cigarettes (e-cigarettes) are being used as cessation aids by many smokers despite a lack of empirical evidence regarding their safety and efficacy. We analyzed the association of e-cigarette use and smoking abstinence in a population of smokers accessing standard smoking cessation treatment (nicotine replacement therapy [NRT] plus behavioral counseling) through primary care clinics in Ontario, Canada. METHODS: Participants were recruited through 187 primary care clinics across Ontario, Canada and were eligible for up to 26 weeks of brief behavioral counseling and individualized dosing of NRT at no cost. Adjusted logistic regression models were used to examine the association between concurrent e-cigarette use and smoking abstinence at 3- and 6-month follow-ups. RESULTS: Of the 6526 participants who completed a 3-month follow-up, 18.1% reported using an e-cigarette while in treatment. The majority of e-cigarette users (78.2%) reported using an e-cigarette for smoking cessation. At 3-month follow-up, e-cigarette use was negatively associated with abstinence after controlling for confounders (adjusted odds ratio [AOR] = 0.706, p < .001, 95% confidence interval [CI] = 0.607-0.820). E-cigarette use was also negatively associated with abstinence at 6-month follow-up (AOR = 0.502, p < .001, 95% CI = 0.393-0.640). CONCLUSION: E-cigarette use was negatively associated with successful quitting in this large community sample of smokers accessing standard evidence-based smoking cessation treatment through primary care clinics, even after adjusting for covariates such as severity of tobacco dependence, gender, and age. The findings suggest that concurrent use of e-cigarettes with NRT may harm cessation attempts. IMPLICATIONS: This study confirms previous findings from observational studies regarding the negative association between e-cigarette use and smoking cessation, but in a large cohort of smokers enrolled in an evidence-based treatment program. The implications of these findings are that concurrent use of e-cigarettes during a quit attempt utilizing cost-free evidence-based treatment (NRT plus behavioral counseling) does not confer any added benefit and may hamper successful quitting.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».