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Enregistrement W4412653196 · doi:10.1093/ntr/ntaf152

Trends in the Use of Vaping Products and Other Smoking Cessation Methods Among Adults Who Attempt to Stop Smoking: Findings From the International Tobacco Control Four-Country Smoking and Vaping Surveys (2016–2020)

2025· article· en· W4412653196 sur OpenAlexafffundabout
Kimberly D’Mello, Pete Driezen, Katherine East, Geoffrey T. Fong, David Hammond

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSmoking cessationEnvironmental healthMedicineQuit smokingSmoking preventionNicotinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: E-cigarettes are an increasingly popular method of smoking cessation assistance; however, there is little research on whether this has affected the number of smokers who quit using "any" evidence-based cessation aid. This study examined trends in the use of cessation aids, including e-cigarettes and other evidence-based methods. AIMS AND METHODS: Data were cross-sectional surveys in 2016, 2018, and 2020 from the International Tobacco Control Four Country Smoking and Vaping Survey conducted in Canada, United States (US), England, and Australia. Respondents were adults (≥18) recruited by commercial panel firms who currently smoked, and/or quit smoking in the past 12 months. Respondents were asked about use of e-cigarettes, nicotine replacement therapies, prescription medications, quitlines, and counseling services during their last quit attempt (LQA). Generalized estimating equation regression models that were analyzed separately by country examined use of cessation assistance among 14 536 observations (Canada = 4880; US = 2917; England = 4846; and Australia = 1898). RESULTS: E-cigarettes (29.9%) and nicotine replacement therapy (29.8%) were popular methods of cessation assistance at LQA. Using e-cigarettes at LQA increased in Australia (2016 = 11.1%; 2020 = 25.1%; p=.002) and England (2016 = 37.1%; 2018 = 46.7%; p=.002), with no significant change in Canada or the US. Across all countries, there was little change over time in the overall use of evidence-based cessation assistance. Nearly half of respondents used some form of cessation assistance excluding e-cigarettes. Approximately two-thirds used "any" form of evidence-based cessation including e-cigarettes at LQA, which decreased in Canada (2016 = 64.0%, 2020 = 58.9%; p=.010). CONCLUSIONS: While e-cigarettes are a popular cessation aid, use of other evidence-based cessation assistance has remained comparatively stable among adults that tried to quit smoking. IMPLICATIONS: The findings indicated that e-cigarettes are a popular cessation method among adults trying to quit smoking. Despite differences in e-cigarette use and regulatory environments in the four countries, rates of evidence-based cessation assistance were similar across countries and over time. E-cigarettes can be an effective method for stopping smoking; however, the current study suggests few, if any, changes in the proportion of adults who smoke using any evidence-based form of cessation assistance, despite changes in the use of e-cigarettes as a quit aid.

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 enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,737

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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