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Enregistrement W4390062653 · doi:10.1093/ntr/ntad254

Cigarette Prices and Disparities in Smoking Cessation in the United States

2023· article· en· W4390062653 sur OpenAlexaff
Lucie Kalousová, Yanmei Xie, David T. Levy, Rafael Meza, James F. Thrasher, Michael R. Elliott, Andrea R. Titus, Nancy L. Fleischer

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute of Mental HealthNational Institutes of Health
Mots-clésSmoking cessationMedicineDemographySocioeconomic statusRespondentOddsPopulationCross-sectional studyTobacco controlOdds ratioEnvironmental healthEthnic groupLogistic regressionPublic healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Achieving cessation in people with established smoking patterns remains a challenge. Increasing cigarette prices has been one of the most successful strategies for lowering smoking rates. The extent to which it has remained effective in encouraging cessation among adults in recent years and how the effectiveness has varied by sociodemographic characteristics is unclear. AIMS AND METHODS: Using repeated cross-sectional data collected by the Tobacco Use Supplement of the Current Population Survey, we investigate the relationship between cigarette prices and cessation from 2003 to 2019 in adults at least 25 years old. We examine the associations between price and cessation in the population overall and by sex, race and ethnicity, and socioeconomic status. RESULTS: We found mixed support for associations between greater local prices and cessation. Unadjusted models showed that greater local prices were associated with greater odds of cessation, but the associations did not persist after controlling for sociodemographic characteristics. The associations did not significantly differ by respondent characteristics. Sensitivity analysis using alternative specifications and retail state price as the main predictor showed similar results. Sensitivity analysis with controls for e-cigarette use in the 2014-2019 period showed that greater local price was associated with cessation among adults with less than a high school degree. When stratified by year of data collection, results show that greater local prices were associated with cessation after 2009. CONCLUSIONS: Overall, the study adds to the conflicting evidence on the effectiveness of increasing prices on smoking cessation among adults with established smoking patterns. IMPLICATIONS: Higher cigarette prices have been one of the most successful tools for lowering smoking prevalence. It remains unclear how effective they have been in recent years in encouraging adults with established smoking patterns to quit. The study's results show that greater local prices were associated with higher odds of cessation, but the association did not persist after sociodemographic adjustment. In a sensitivity analysis, greater local price was associated with cessation among people with less than a high school degree in models controlling for e-cigarette use. We also found evidence that greater local price was associated with cessation after 2009. More comprehensive smoke-free coverage was also associated with greater odds of cessation. The study's results highlight that encouraging cessation among adults with an established smoking pattern remains a challenging policy problem even when cigarette prices rise.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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