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Enregistrement W3107582085 · doi:10.1093/ntr/ntaa236

An Evaluation of Potential Unintended Consequences of a Nicotine Product Standard: A Focus on Drinking History and Outcomes

2020· article· en· W3107582085 sur OpenAlexaff
Sarah S. Dermody, Katelyn Tessier, Ellen Meier, Mustafa Al’Absi, Rachel Denlinger-Apte, David J. Drobes, Joni Jensen, Joseph S. Koopmeiners, Lauren R. Pacek, Jennifer W. Tidey, Ryan G. Vandrey, Eric C. Donny, Dorothy K. Hatsukami

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteNational Institute on Drug AbuseCenter for Tobacco ProductsFood and Drug Administration
Mots-clésNicotineBinge drinkingMedicineModerationSmokeEnvironmental healthSmoking cessationOddsAlcoholPoison controlOdds ratioInjury preventionDemographyPsychologyLogistic regressionPsychiatryInternal medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: A nicotine product standard reducing the nicotine content in cigarettes could improve public health by reducing smoking. This study evaluated the potential unintended consequences of a reduced nicotine product standard by examining its effects on (1) smoking behaviors based on drinking history; (2) drinking behavior; and (3) daily associations between smoking and drinking. METHODS: Adults who smoke daily (n = 752) in the United States were randomly assigned to smoke very low nicotine content (VLNC) cigarettes versus normal nicotine content (NNC; control) cigarettes for 20 weeks. Linear mixed models determined if baseline drinking moderated the effects of VLNC versus NNC cigarettes on Week 20 smoking outcomes. Time-varying effect models estimated the daily association between smoking VLNC cigarettes and drinking outcomes. RESULTS: Higher baseline alcohol use (vs no use or lower use) was associated with a smaller effect of VLNC on Week 20 urinary total nicotine equivalents (ps < .05). No additional moderation was supported (ps > .05). In the subsample who drank (n = 415), in the VLNC versus NNC condition, daily alcohol use was significantly reduced from Weeks 17 to 20 and odds of binge drinking were significantly reduced from Weeks 9 to 17. By Week 7, in the VLNC cigarette condition (n = 272), smoking no longer predicted alcohol use but remained associated with binge drinking. CONCLUSIONS: We did not support negative unintended consequences of a nicotine product standard. Nicotine reduction in cigarettes generally affected smoking behavior for individuals who do not drink or drink light-to-moderate amounts in similar ways. Extended VLNC cigarette use may improve public health by reducing drinking behavior. IMPLICATIONS: There was no evidence that a VLNC product standard would result in unintended consequences based on drinking history or when considering alcohol outcomes. Specifically, we found that a very low nicotine standard in cigarettes generally reduces smoking outcomes for those who do not drink and those who drink light-to-moderate amounts. Furthermore, an added public health benefit of a very low nicotine standard for cigarettes could be a reduction in alcohol use and binge drinking over time. Finally, smoking VLNC cigarettes may result in a decoupling of the daily associations between smoking and drinking.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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