Impact of the European Union’s menthol cigarette ban on smoking cessation outcomes: longitudinal findings from the 2020–2021 ITC Netherlands Surveys
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To reduce the appeal of tobacco, the European Union (EU) banned menthol as a characterising flavour in cigarettes in May 2020. This pre/post-study evaluated the impact of the menthol ban on smoking cessation outcomes among a representative cohort of Dutch smokers. METHODS: Adult (18+ years) smokers were recruited at wave 1 (pre-ban) of the International Tobacco Control Netherlands Surveys (February-March 2020) and followed post-ban at wave 2 (September-November 2020) and wave 3 (June-July 2021) (N=1326 participated in all three waves). Weighted bivariate, logistic regression and generalised estimating equation model analyses were conducted. RESULTS: Usual menthol use decreased from pre-ban (7.8%) to post-ban (4.0% at wave 2 and 4.4% at wave 3) (p<0.001). Pre-ban menthol smokers had greater odds of making a post-ban quit attempt than non-menthol smokers (66.9% vs 49.6%, adjusted OR (aOR)=1.89, 95% CI: 1.13 to 3.16). Compared with pre-ban non-menthol smokers, a higher proportion of menthol smokers quit by wave 2 (17.8% vs 10.2%, p=0.025) and by wave 3 (26.1% vs 14.1%, p=0.002), although this was not significant after adjusting for other factors. Female pre-ban menthol smokers had greater odds of quitting by wave 3 than female non-menthol smokers (aOR=2.23, 95% CI: 1.10 to 4.51). Most pre-ban menthol smokers (n=99) switched to non-menthol cigarettes (40.0%) or reported that they continued to smoke menthol cigarettes (33.0%) at wave 3. CONCLUSIONS: The EU menthol ban was effective in reducing menthol use and in increasing quit attempts and quitting among pre-ban menthol smokers. Impact could be maximised by closing gaps that allow post-ban menthol cigarette use.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».