Awareness and use of the ‘Swap to Stop’ initiative among people who smoke or recently quit in England: findings from the 2024 International Tobacco Control Policy Evaluation Project (ITC) 4 Country Smoking and Vaping survey
Notice bibliographique
Résumé
Tobacco smoking remains one of the leading causes of preventable morbidity, mortality and health inequalities in England. Efforts to reduce smoking, particularly among socioeconomically disadvantaged populations, require innovative approaches for England to achieve its Smokefree target, defined as reducing smoking rates to below 5% of the adult population (1, 2). Nicotine vaping is one of the most common smoking cessation aid among people who attempt to quit smoking in England, and research evidence supports use of vaping products as effective means for stopping smoking (3, 4). England is the first country in the world to implement a ‘Swap to Stop’ policy initiative in which the government has committed to providing free vapes to people who smoke alongside the offer of behavioural support (5). Swap to Stop is designed to reach priority populations, including individuals from lower sociodemographic backgrounds, those with mental or long-term physical health conditions, individuals in routine or manual occupations, and those for whom conventional smoking cessation methods have been ineffective. Reaching these groups is a critical step in ensuring the continuing decline in smoking prevalence across socioeconomic groups. Therefore, this study will examine factors associated with awareness of, access to, and participation in the Swap to Stop programme and with vaping harm perceptions among people who currently smoke or recently quit smoking. Funding: This study is funded by the NIHR (NIHR Unique Identifier = NIHR206123). The views expressed are those of the authors and not necessarily those of the NIHR or the Department of Health and Social Care. The International Tobacco Control Evaluation Survey is funded by: US National Cancer Institute P01CA200512; Canadian Institutes of Health Research FDN-148477; National Health and Medical Research Council of Australia APP1106451 and GTN1198301. Additional support to GTF is provided by a Senior Investigator Grant from the Ontario Institute for Cancer Research. References: 1. BALOGUN B. The smokefree 2030 ambition for England, House of Commons Library; 2023. 2. KHAN J. Making smoking obsolete. In: Office for Health Improvement and Disparities, editor; 2022. 3. KHOUJA J. N., TAYLOR A. E., MUNAFÒ M. R. Associations between reasons for vaping and current vaping and smoking status: Evidence from a UK based cohort, Drug Alcohol Depend 2020: 217: 108362. 4. MCDERMOTT M. S., EAST K. A., BROSE L. S., MCNEILL A., HITCHMAN S. C., PARTOS T. R. The effectiveness of using e-cigarettes for quitting smoking compared to other cessation methods among adults in the United Kingdom, Addiction 2021: 116: 2825-2836. 5. DEPARTMENT OF HEALTH AND SOCIAL CARE. Smokers urged to swap cigarettes for vapes in world first scheme; 2023.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».