Illicit purchasing and use of flavour accessories after the European Union menthol cigarette ban: findings from the 2020–21 ITC Netherlands Surveys
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 2020 European Union (EU) menthol cigarette ban increased quitting among pre-ban menthol smokers in the Netherlands, but some reported continuing to smoke menthol cigarettes. This study examined three possible explanations for post-ban menthol use-(i) illicit purchasing, (ii) use of flavour accessories and (iii) use of non-menthol replacement brands marketed for menthol smokers. METHODS: Data were from the ITC Netherlands Cohort Surveys among adult smokers before the menthol ban (Wave 1: February-March 2020, N = 2067) and after the ban (Wave 2: September-November 2020, N = 1752; Wave 3: June-July 2021, N = 1721). Bivariate, logistic regression and generalized estimating equation model analyses were conducted on weighted data. RESULTS: Illicit purchasing remained low from pre-ban (2.4%, 95% CI: 1.8-3.2, Wave 1) to post-ban (1.7%, 1.2-2.5%, Wave 3), with no difference between menthol and non-menthol smokers from Wave 1 to Wave 3. About 4.4% of post-ban menthol smokers last purchased their usual brand outside of the EU and 3.6% from the internet; 42.5% of post-ban menthol smokers and 4.4% of smokers overall reported using flavour accessories, with greater odds among those aged 25-39 years vs. 55+ (aOR = 3.16, P = 0.002). Approximately 70% of post-ban smokers who reported using a menthol brand were actually using a non-menthol replacement brand. CONCLUSIONS: There was no increase in illicit purchasing or of smuggling outside the EU among menthol and non-menthol smokers in the Netherlands 1 year after the EU menthol cigarette ban. Use of flavour accessories and non-menthol replacement brands best explain post-ban menthol use, suggesting the need to ban accessories and ensure industry compliance.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».