E-cigarette use in Canada: prevalence and patterns of use in a regulated market
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Canada is among the few countries in which e-cigarettes containing nicotine are prohibited. To date, there is little evidence on the prevalence and patterns of use of e-cigarettes in markets with product bans. The current study examines e-cigarette use among a sample of non-smokers and smokers in Canada. DESIGN: Online cross-sectional survey. SETTING: Conducted in October 2013 using a commercial panel of Canadians from Global Market Insite, Inc (GMI). PARTICIPANTS: In total, 1095 Canadians were included in the analysis: 311 non-smokers aged 16-24 years (younger non-smokers), 323 smokers aged 16-24 years (younger smokers) and 461 smokers 25 years and older (older smokers). PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: E-cigarette ever and current use, types of products used, and reasons for use. RESULTS: Approximately 79% of younger non-smokers, 82% of younger smokers and 81% of older smokers were aware of e-cigarettes. Ever trial of e-cigarettes was reported by 10% of younger non-smokers, 42% of younger smokers and 27% of older smokers. Moreover, current use of an e-cigarette, which was defined as use in the last 30 days, was reported by 0.3% of younger non-smokers, 18% of younger smokers and 10% of older smokers. Among those who had ever tried an e-cigarette, approximately 10% of younger non-smokers, 46% of younger smokers and 43% of older smokers reported trying an e-cigarette that contained nicotine. The most popular e-cigarette flavours were fruit followed by menthol, and the most common reason for using e-cigarettes was to help them quit smoking. CONCLUSIONS: In the context of previous research, it appears that the prevalence of e-cigarette trial has increased in Canada. Although a considerable proportion of non-smokers have tried e-cigarettes, current use is almost entirely concentrated among smokers. Further research should be conducted to monitor e-cigarette use by Canadians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».