Reported electronic cigarette use among adolescents in the Niagara region of Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of electronic cigarettes (e-cigarettes) among adolescents has not been fully described, in particular their motivations for using them and factors associated with use. We sought to evaluate the frequency, motivations and associated factors for e-cigarette use among adolescents in Ontario. METHODS: We conducted a cross-sectional study in the Niagara region of Ontario, Canada, involving universal screening of students enrolled in grade 9 in co-operation with the Heart Niagara Inc. Healthy Heart Schools' Program (for the 2013-2014 school year). We used a questionnaire to assess cigarette, e-cigarette and other tobacco use, and self-rated health and stress. We assessed household income using 2011 Canadian census data by matching postal codes to census code. RESULTS: Of 3312 respondents, 2367 answered at least 1 question in the smoking section of the questionnaire (1274 of the 2367 respondents [53.8%] were male, with a mean [SD] age of 14.6 [0.5] yr) and 2292 answered the question about use of e-cigarettes. Most respondents to the questions about use of e-cigarettes (n = 1599, 69.8%) had heard of e-cigarettes, and 380 (23.8%) of these respondents had learned about them from a store sign or display. Use of e-cigarettes was reported by 238 (10.4%) students. Most of the respondents who reported using e-cigarettes (171, 71.9%) tried them because it was "cool/fun/new," whereas 14 (5.8%) reported using them for smoking reduction or cessation. Male sex, recent cigarette or other tobacco use, family members who smoke and friends who smoke were strongly associated with reported e-cigarette use. Reported use of e-cigarettes was associated with self-identified fair/poor health rating (odds ratio [OR] 1.9 (95% confidence interval [CI] 1.2-3.0), p < 0.001), high stress level (OR 1.7 (95% CI 1.1-2.7), p < 0.001) and lower mean (33.4 [8.4] × $1000 v. 36.1 [10.7] × $1000, p = 0.001) and median [interquartile range] (26.2 [5.6] × $1000 v. 28.1 [5.7] × $1000) household incomes. INTERPRETATION: Use of e-cigarettes is common among adolescents in the Niagara region and is associated with sociodemographic features. Engaging in seemingly exciting new behaviours appears to be a key motivating factor rather than smoking cessation.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».