The Effect of 12-Week e-Cigarette Use on Smoking Abstinence at 1 Year
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current evidence regarding the long-term efficacy of electronic cigarettes (e-cigarettes) for smoking cessation is unclear. OBJECTIVES: The purpose of this study was to assess the efficacy, safety, and tolerability of nicotine and non-nicotine e-cigarettes for smoking cessation in the general population. METHODS: We randomized 376 adults who smoked ≥10 cigarettes/day and were motivated to quit at 17 Canadian sites to 12 weeks of nicotine (15 mg/mL) e-cigarettes (n = 128), non-nicotine e-cigarettes (n = 127), or no e-cigarettes (n = 121). All groups received individual counseling. The primary endpoint was point prevalence abstinence (7-day recall, biochemically validated using expired carbon monoxide) at 12 weeks. The 52-week follow-up results are reported here. RESULTS: Participants (mean age 52 ± 13 years; 47% female) smoked a mean of 21 ± 11 cigarettes/day at baseline. Compared to individual counseling alone, participants randomized to nicotine e-cigarettes plus counseling had higher rates of point prevalence (23.6% vs 9.9%; difference: 13.7%; 95% CI: 4.6%-22.8%) and continuous abstinence (3.1% vs 0.0%; difference: 3.1%; 95% CI: 0.1%-6.2%) and greater reductions in the number of cigarettes smoked (-9.5 ± 10.5 vs -5.6 ± 9.5; difference: -3.9; 95% CI: -6.5 to -1.4) at 52 weeks. Benefits were also observed among participants randomized to non-nicotine e-cigarettes plus counseling vs counseling alone. No differences in abstinence or reduction were found between nicotine and non-nicotine e-cigarettes. CONCLUSIONS: Compared to individual counseling alone, short-term use of standardized nicotine and non-nicotine e-cigarettes plus counseling is efficacious at increasing smoking abstinence at 52 weeks.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».