Does the Regulatory Environment for E-Cigarettes Influence the Effectiveness of E-Cigarettes for Smoking Cessation?: Longitudinal Findings From the ITC Four Country Survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To date, no studies have explored how different regulatory environments may influence the effectiveness of electronic cigarettes (ECs) as a smoking cessation aid. OBJECTIVE: This study compares the real-world effectiveness of adult smokers using ECs for quitting compared with quitting unassisted or quitting with nicotine replacement therapy (NRT) and/or prescription medications in two countries with restrictive policies towards ECs (ie, Canada and Australia) versus two countries with less restrictive policies (ie, United States and United Kingdom). METHODS: Data were drawn from the International Tobacco Control Four Country surveys, from the United States and Canada (2 waves, n = 318 and 380, respectively), the United Kingdom (3 waves, n = 439) and Australia (4 waves, n = 662), collected 2010-2014. Smokers at baseline wave who reported making a quit attempt at follow-up were included. The primary outcome was self-reported abstinence for at least 30 days regardless of smoking status at follow-up assessment. Data across waves were combined and analyzed using generalized estimating equations. RESULTS: Compared to unassisted quitting (ie, no medications or ECs), smokers who used ECs for quitting from countries with less restrictive EC policy environments were more likely (OR = 1.95, 95%CI = 1.19-3.20, p < .01), whereas smokers who used ECs for quitting from countries with more restrictive EC policies were less likely (OR = 0.36, 95%CI = 0.18-0.72, p < .01), to report sustained abstinence for at least 30 days. CONCLUSIONS: Use of ECs in the real world during a quit attempt appears only effective for sustaining smoking abstinence in a less restrictive EC environment suggesting that the benefits of ECs for smoking cessation are likely highly dependent on the regulatory environment. IMPLICATIONS: What this study adds: This is the first study to examine the impact of regulatory environment for ECs on their real-world effectiveness for smoking cessation. This study shows that in a less restrictive EC regulatory environment, use of ECs during a quit attempt facilitates, but in a more restrictive environment, it inhibits, short-term sustained abstinence. The findings underscore the need for careful consideration on how best to regulate this emerging product so that EC benefits for smoking cessation are maximized and its risks to public health are minimized.
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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 | 0,013 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».