The Effectiveness of Nicotine Replacement Therapy in Light Versus Heavier Smokers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The prevalence of light smoking has increased in North America; however, research on the effectiveness of current treatments in this subpopulation of smokers is limited. We compared quit outcomes between light (1-10 cigarettes per day [CPD]) versus heavier smokers (>10 CPD) enrolled in a treatment program at their primary care clinic. AIMS AND METHODS: This secondary analysis analyzed 45 087 participants (light smokers [n = 9861]; heavier smokers [n = 35 226]) enrolled in a smoking cessation program between April 2016 and March 2020. The program offered cost-free nicotine replacement therapy (NRT) plus in-person counseling. Type, dose, and duration of NRT treatment were personalized. Data were collected at baseline, and at 6 months following enrollment to assess 7-day point prevalence abstinence (PPA), the primary outcome variable of interest. Logistic regression models were used for analyses. RESULTS: Seven-day PPA at 6 months was significantly higher among light smokers (30.6%) than heavier smokers (26.0%; odds ratio = 1.25, 95% confidence interval = 1.18-1.33, p < .001). Heavier smokers were prescribed more weeks of NRT than light smokers (B = 0.82, 95% confidence interval = 0.64-1.0, p < .001). The association between smoking cessation and daily NRT dose did not differ between groups (p = .98). However, a stronger positive relationship between the number of clinic visits attended and 7-day PPA was found among heavier smokers in comparison to light smokers (p < .001). All findings remained significant after adjusting for baseline variables. CONCLUSIONS: There is a paucity of scientific literature on the effectiveness of NRT for light smokers. Our findings suggest that individualized doses of NRT may be helpful in these subpopulations, and highlight the different treatment needs of light smokers. IMPLICATIONS: Current clinical guidelines do not provide formal recommendations for light smokers who want to quit smoking. Similar to heavy smokers, light smokers are at substantial risk for many adverse health problems. As such, it is important to understand what treatment options are effective in assisting light smokers to quit smoking. Findings from this study support the use of personalized treatment for all smokers who are interested in quitting smoking, including light smokers.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».