Use of JUUL E-cigarettes Among Youth in the United States
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: JUUL has emerged as the leading brand in a rapidly evolving electronic cigarette (e-cigarette) market. JUUL is distinctive for its novel nicotine delivery method that results in high nicotine concentrations, as well as its sleek, discreet design. This study examined national estimates of JUUL among youth in the United States, including whether JUUL users report different patterns of use compared to users of other e-cigarettes. METHODS: Data were analyzed from the US arm of the International Tobacco Control Policy Evaluation Project (ITC) Youth Tobacco and E-cigarette Survey, an online survey conducted in July-August 2017 with youth aged 16-19 years recruited from consumer panels (n = 4086). RESULTS: Overall, 14.2% of respondents had used an e-cigarette in the past 30 days. JUUL was the second-most popular brand reported by past-30-day e-cigarette users (9.7%). Compared to e-cigarette users of other brands, JUUL users were significantly older (adjusted odds ratio [aOR] = 2.50, 95% confidence interval [CI] = 1.56 to 4.01) and reported a greater number of computers in the household (a socioeconomic status proxy; aOR = 1.55, 95% CI = 1.22 to 1.96), with no differences by sex, race/ethnicity, or student status. Controlling for sociodemographic variables, JUUL users were more likely than other e-cigarette users to have ever tried to quit e-cigarettes (aOR = 2.65, 95% CI = 1.12 to 6.30), with no differences observed by smoking status, frequency of e-cigarette use, urges to use e-cigarettes, or perceived addiction to e-cigarettes. CONCLUSIONS: JUUL was among the most popular e-cigarette brands among youth, and there were few differences in sociodemographic profile or patterns of use between users of JUUL and other e-cigarette brands. IMPLICATIONS: This study examined national estimates of JUUL e-cigarette use among youth in the United States, during the early phase of JUUL's popularity. JUUL was among the most popular e-cigarette brands among youth, and there were few differences in sociodemographic profile or patterns of use between JUUL and other e-cigarette brands. The findings help to characterize the rapid rise of this new product category within the rapidly evolving e-cigarette market at a time when the US Food and Drug Administration and public health community are seeking to understand JUUL and its appeal among young people.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».