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Enregistrement W2028343202 · doi:10.1186/1471-2458-10-231

Electronic cigarettes: a survey of users

2010· article· en· W2028343202 sur OpenAlexaboutno aff
Jean‐François Etter

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBiostatisticsEnvironmental healthAbstinenceSmoking cessationEpidemiologySmokeFamily medicinePublic healthPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known about users of electronic cigarettes, or their opinions, satisfaction or how and why they use such products. METHODS: An internet survey of 81 ever-users of ecigarettes in 2009. Participants answered open-ended questions on use of, and opinions about, ecigarettes. RESULTS: Respondents (73 current and 8 former users) lived in France, Canada, Belgium or Switzerland. Most respondents (77%) were men; 63% were former smokers and 37% were current smokers. They had used e-cigarettes for 100 days (median) and drew 175 puffs per day (median). Participants used the ecigarette either to quit smoking (53 comments), to reduce their cigarette consumption (14 comments), in order not to disturb other people with smoke (20 comments), or in smoke-free places (21 comments). Positive effects reported with ecigarettes included their usefulness to quit smoking, and the benefits of abstinence from smoking (less coughing, improved breathing, better physical fitness). Respondents also enjoyed the flavour of ecigarettes and the sensation of inhalation. Side effects included dryness of the mouth and throat. Respondents complained about the frequent technical failures of ecigarettes and had some concerns about the possible toxicity of the devices and about their future legal status. CONCLUSIONS: Ecigarettes were used mainly to quit smoking, and may be helpful for this purpose, but several respondents were concerned about potential toxicity. There are very few published studies on ecigarettes and research is urgently required, particularly on the efficacy and toxicity of these devices.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations421
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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