Correlates of Transitions in Tobacco Product Use by U.S. Adult Tobacco Users between 2013–2014 and 2014–2015: Findings from the PATH Study Wave 1 and Wave 2
Notice bibliographique
Résumé
More than half of adult tobacco users in the United States (U.S.) transitioned in tobacco product use between 2013⁻2014 and 2014⁻2015. We examine how characteristics of adult tobacco users in the U.S. relate to transitions in tobacco product use. Population Assessment of Tobacco and Health (PATH) Study data were analyzed from 12,862 adult current tobacco users who participated in Wave 1 (W1, 2013⁻2014) and Wave 2 (W2, 2014⁻2015). Three types of transitions were examined-(1) adding tobacco product(s); (2) switching to non-cigarette tobacco product(s); and (3) discontinuing all tobacco use-among those currently using: (1) any tobacco product; (2) cigarettes only (i.e., exclusive cigarette); and (3) cigarettes plus another tobacco product(s) (i.e., poly-cigarette). Multinomial logistic regression analyses determined relative risk of type of transition versus no transition as a function of demographic and tobacco use characteristics. Transitions in tobacco product use among adult tobacco users were common overall, but varied among different demographic groups, including by age, sex, sexual orientation, race/ethnicity, educational attainment, and poverty level. Further, cigarette smokers with higher dependence scores were more likely to add product(s) and less likely to discontinue tobacco use compared to those with low dependence scores. That high nicotine dependence is a barrier to discontinuing tobacco use adds evidence to support policy to lower nicotine content of cigarettes and to evaluate new products for their potential to reduce cigarette use.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».