Ever Use of Nicotine and Nonnicotine Electronic Cigarettes Among High School Students in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There are limited data on the use of electronic cigarettes (e-cigarettes) among youth, particularly with regard to the use of nicotine versus nonnicotine products. This study investigates ever use of nicotine and nonnicotine e-cigarettes and examines the demographic and behavioral correlates of e-cigarette use in Ontario, Canada. METHODS: Data for 2,892 high school students were derived from the 2013 Ontario Student Drug Use and Health Survey. This province-wide school-based survey is based on a 2-stage cluster design. Bivariate and multivariate analyses were used to investigate the factors associated with ever use of e-cigarettes. Ever use of e-cigarettes was derived from the question, "Have you ever smoked at least one puff from an electronic cigarette?" All analyses included appropriate adjustments for the complex study design. RESULTS: Fifteen percent of high school students reported using e-cigarettes in their lifetime. Most students who ever used e-cigarettes reported using e-cigarettes without nicotine (72%), but 28% had used e-cigarettes with nicotine. Male, White/Caucasian, and rural students, as well as those with a history of using tobacco cigarettes, were at greater odds of e-cigarette use. Seven percent of students who had never smoked a tobacco cigarette in their lifetime reported using an e-cigarette. Five percent of those who had ever used an e-cigarette had never smoked a tobacco cigarette. CONCLUSION: More students reported ever using e-cigarettes without nicotine than with nicotine in Ontario, Canada. This underscores the need for greater knowledge of the contents of both nicotine and nonnicotine e-cigarettes to better guide public health policies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».