Electronic Cigarette in Saudi Arabia: An Online Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: E-cigarettes have been recently used to quit smoking. Their use became popular regardless of the fact that WHO considered them as a source of toxic fumes. Data about their safety is not yet confirmed, but major tobacco companies are advertising and producing them. Conducting clinical trials of these devices is challenging. Purpose: To measure e-cigarette awareness in Saudi Arabia, and study their use among smokers and non-smokers. Methodology: An electronic survey (Part of the validated WHO Global Adult Tobacco Survey) was used to reach participants through many internet communication applications. Microsoft Excel® was used to enter and analyze the data. Results: 3027 participants were included in the analysis. Most of the participants were males (67.7%), aged between 18-40 years (73%), Saudi national (96 %), having a university degree (56.9%) and employed (56.9%). Awareness of e-cigarettes was high, as more than three quarters of respondents (82.5%) had heard about e-cigarettes. Less than half (42.5%) of those respondents who were aware of ecigarettes have bought it or have seen anyone buying it. Among those respondents who were aware of ecigarettes, one third (33.5%) had tried it. Of those who didn’t ever smoke e-cigarettes, only (17.4%) were willing to try it in the current time. Less than one quarter of the respondents (22.3%) were smoking regular cigarettes. Of those, around two thirds (62.9%) were trying to quit smoking regular cigarettes, and among those, only (18.2%) were using e-cigarettes to help them do so. Only (8.8%) of the respondents believed that e-cigarettes is not harmful. Conclusion: Smoking e-cigarettes is popular in Saudi Arabia, especially in non-smokers. Such popularity may “re-normalize” smoking, and lead to an increase in an “already alarming” smoking prevalence and addiction, especially to youngsters or at least a slowing down of the rate of decline.
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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 | 0,015 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».