Patterns of electronic cigarette use and level of psychological distress
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psychological distress has been correlated with higher levels of nicotine dependence. To date, the possible association between individuals' levels of psychological distress and e-cigarette use has not been investigated, despite the dramatic growth of e-cigarette use in the US. We examined this possible association using a nationally representative sample of US adults. METHODS: A total of 36,697 adults from the 2014 National Health Interview Survey (NHIS) were included. The Kessler 6 scale was used to measure psychological distress. Multivariate logistic regression analysis was conducted to assess the association between level of psychological distress and e-cigarette use. RESULTS: Both e-cigarette and cigarette use varied according to level of psychological distress as well as multiple socio-demographic characteristics. In a multivariate model, psychological distress was significantly associated with the following groups: (a) exclusive e-cigarette ever-use (aOR = 3.7; 95% CI = 1.6, 8.6), (b) current dual use of e-cigarettes and cigarettes (aOR = 4.6; 95% CI = 3.1, 6.7), (c) former cigarette use and ever use of e-cigarette (aOR = 3.2; 95% CI = 2.2, 4.8) and (d) current use of cigarettes only (aOR = 2.1; 95% CI = 1.7, 2.6). CONCLUSION: These are the first data to demonstrate that, as is true for cigarettes, e-cigarette use is associated with increased levels of psychological distress. Further large-scale, longitudinal studies are needed to determine the direction of this relationship and to evaluate the long-term positive and negative consequences of such use.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».