Basic Concepts of Enthesis Biology and Immunology
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> Heated tobacco products (HTPs) have been available in the Korean market since June 2017. In this study, we examined the prevalence and predictors of HTP use among Korean adolescents and the association between HTP and electronic cigarette (EC) use and attempts to quit conventional cigarette (CC) smoking. <h3>Methods</h3> We analysed the data of a representative sample (n=60 040) of 13–18-year-old middle-school and high-school students in Korea who had participated in the 14th Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey in 2018. <h3>Results</h3> The prevalence of ever HTP use among Korean adolescents was 2.9% (men: 4.4%, women: 1.2%), a year after the introduction of HTPs in the Korean market. Furthermore, 81.3% of the 1568 ever HTP users were triple users of HTPs, ECs and CCs. Multivariate analysis revealed that ever HTP use was greater among men, higher-grade students, current CC and/or EC users and risky alcohol drinkers. Among current CC smokers, ever users of ECs (28%–30%) and ever HTP users and current EC users (48%) were more likely to have attempted to quit CC smoking than those who had never used HTPs and ECs. However, there were fewer HTP and/or EC ever users among ever CC smokers who successfully quit smoking. <h3>Conclusions</h3> Many adolescents, especially CC and EC users, had already used HTPs shortly after the introduction of HTPs in Korea. The use of newer types of tobacco products is associated with lower odds of abstinence from CCs; therefore, it is important to protect adolescents from them.
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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 ».