Does free or lower cost smoking cessation medication stimulate quitting? Findings from the International Tobacco Control (ITC) Netherlands and UK Surveys
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate whether mentioning free or lower cost smoking cessation medication as a trigger for thinking about quitting is related to higher medication use, more quit attempts and quit success, and whether these associations are modified by education and income. METHODS: Data were derived from the 2013 and 2014 surveys of the International Tobacco Control Netherlands (n=1164) and UK (n=768) cohort. Logistic regression analyses were used to assess associations between mentioning in 2013 that free/lower cost smoking cessation medication was a trigger for thinking about quitting smoking and the use of medication, quit attempts and smoking cessation in 2014. RESULTS: 37.0% of smokers in the UK and 24.9% of smokers in the Netherlands mentioned free/lower cost medication as a trigger for thinking about quitting. Smokers who mentioned this trigger were more likely to have used cessation medication during a quit attempt both in the UK (OR=4.19, p<0.001) and in the Netherlands (OR=2.14, p=0.033). The association between mentioning free/lower cost medication as a trigger for thinking about quitting and actual quit attempts was significant in the UK (OR=1.45, p=0.030), but not in the Netherlands (OR=1.10, p=0.587). There was no significant association with quit success. Associations did not differ across income and education groups. CONCLUSION: Free/lower cost smoking cessation medication may increase the use of cessation medication and stimulate quit attempts among smokers with low, moderate and high education and income.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».