Conhecimento e uso de cigarros eletrônicos e percepção de risco no Brasil: resultados de um país com requisitos regulatórios rígidos
Notice bibliographique
Résumé
Given the uncertainties regarding electronic cigarettes' (e-cigs) impact on health, in 2009 Brazil prohibited sales, importation or advertisements of these products until manufacturers are able to show they are safe and/or effective in smoking cessation. This study sought to analyze: (1) awareness of electronic cigarettes, ever-use and recent use; (2) perception of harmfulness of electronic cigarettes when compared with conventional cigarettes; and (3) correlates of awareness and perception of harmfulness. This is a cross-sectional study among Brazilian smokers (≥ 18 years) using the Wave 2 replenishment sample of the Brazilian International Tobacco Control Policy Evaluation Survey. Participants were recruited in three cities through a random-digit dialing sampling frame between October 2012 and February 2012. Among the 721 respondents, 37.4% (n = 249) of current smokers were aware of e-cigs, 9.3% (n = 48) reported having ever tried or used e-cigs and 4.6% (n = 24) reported having used them in the previous six months. Among those who were aware of e-cigs, 44.4% (n = 103) believed they were less harmful than regular cigarettes (low perception of harmfulness). "Low perception of harmfulness" was associated with a higher educational level and with having recently tried/used e-cigs. Despite restrictions to e-cigs in Brazil, 4.6% of sample smokers reported having recently used them. Health surveillance programs in Brazil and other countries should include questions on use and perceptions of e-cigs considering their respective regulatory environments.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».