Use of electronic cigarettes among Romanian university students: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Because electronic cigarettes are relatively new, data on usage patterns and factors which influence them are sparse. Hence, this study aims at assessing awareness, beliefs about electronic cigarettes and experimentation with them among university students from Romania- a country where the sales and marketing of these products are widespread. Secondly, correlates of electronic cigarette experimentation will also be investigated. METHODS: A cross-sectional study was performed by means of anonymous questionnaires among 480 students, aged 19-24, from Cluj-Napoca, Romania, between April-May 2013. RESULTS: The results show that 92.5% of the students have heard about e-cigarettes; out of these, one quarter (53.3% of the smokers, 25% of the ex-smokers, 5.5% of the non-smokers) have tried electronic cigarettes at least once during lifetime. The results of the multinomial logistic regression point out that the correlates of electronic cigarette experimentation were: male gender, being a smoker of traditional cigarettes, having friends who experimented with electronic cigarettes, having stronger beliefs that electronic cigarettes could help them quit smoking and being less convinced that they are used only by smokers. The explained variance was 59%. CONCLUSIONS: The results underline the importance of addressing the issue of e-cigarette use through health education programs and regulatory interventions, since e-cigarettes are a reality faced by the Romanian youth.
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 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 | 0,001 | 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 ».