E-Cigarettes for Smoking Cessation: Why do Users Continue with E-Cigarettes?
Notice bibliographique
Résumé
The advent of e-cigarettes (vaping) well over a decade ago, was welcomed as a tool to aid cigarette smoking cessation. Whilst it has served its aims for many, there remains several who switched to vaping but did not cease cigarette smoking. They also continued with vaping behaviours. The aim of this study is to identify and gain a better understanding of why their vaping behaviours continue. With that in mind, a qualitative study with focus groups was undertaken. A purposive convenience sample of 17 participants who are patrons of 3 vaping centres in the city of Kuala Lumpur were recruited. Four focus groups were formed from the sample of 17 participants. Data derived from the focus groups identified seven themes which emerged as motivating factors for continued vaping behaviours. They comprised of social acceptance; attraction to flavours; a sense of accomplishment; financial savings; convenience compared to smoking; perceived low health risk; and behavioural substitution. Findings suggest that vaping behaviours could be conceptualised by Choice Theory based on psychosocial needs of survival, achievement, love and belonging, freedom and fun. They highlight the role of psychosocial factors that could be considered of importance in informing policy and practices for smoking cessation programmes and activities.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».