Role of e-cigarettes and pharmacotherapy during attempts to quit cigarette smoking: The PATH Study 2013-16
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: More smokers report using e-cigarettes to help them quit than FDA-approved pharmacotherapy. OBJECTIVE: To assess the association of e-cigarettes with future abstinence from cigarette and tobacco use. DESIGN: Cohort study of US sample, with annual follow-up. PARTICIPANTS: US adult (ages 18+) daily cigarette smokers identified at Wave 1 (W1; 2013-14) of the PATH Study, who reported a quit attempt before W2 and completed W3 (n = 2443). EXPOSURES: Use of e-cigarettes, pharmacotherapy (including nicotine replacement therapy), or no product for last quit attempt (LQA), and current daily e-cigarette use at W2. ANALYSIS: Propensity score matching (PSM) of groups using different methods to quit. OUTCOME MEASURES: 12+ months abstinence at W3 from cigarettes and from all tobacco (including e-cigarettes). 30+ days abstinence at W3 was a secondary outcome. RESULTS: Among daily smokers with an LQA, 23.5% used e-cigarettes, 19.3% used pharmacotherapy only (including NRT) and 57.2% used no product. Cigarette abstinence for 12+ months at W3 was ~10% in each group. Half of the cigarette abstainers in the e-cigarette group were using e-cigarettes at W3. Different methods to help quitting had statistically comparable 12+ month cigarette abstinence at W3 (e-cigarettes vs no product: Risk Difference (RD) = 0.01, 95% CI: -0.04 to 0.06; e-cigarettes vs pharmacotherapy: RD = 0.02, 95% CI:-0.04 to 0.09). Likewise, daily e-cigarette users at W2 did not show a cessation benefit over comparable no-e-cigarette users and this finding was robust to sensitivity analyses. Abstinence for 30+ days at W3 was also similar across products. LIMITATIONS: The frequency of e-cigarette use during the LQA was not assessed, nor was it possible to assess continuous abstinence from the LQA. CONCLUSION: Among US daily smokers who quit cigarettes in 2014-15, use of e-cigarettes in that attempt compared to approved cessation aids or no products showed similar abstinence rates 1-2 years later.
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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 | 0,000 | 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 ».