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Enregistrement W2912904794 · doi:10.1111/add.14558

Prevalence of awareness, ever‐use and current use of nicotine vaping products (NVPs) among adult current smokers and ex‐smokers in 14 countries with differing regulations on sales and marketing of NVPs: cross‐sectional findings from the ITC Project

2019· article· en· W2912904794 sur OpenAlexafffundabout
Shannon Gravely, Pete Driezen, Janine Ouimet, Anne C K Quah, K. Michael Cummings, Mary E. Thompson, Christian Boudreau, David Hammond, Ann McNeill, Ron Borland, James F. Thrasher, Richard Edwards, Maizurah Omar, Sara C Hitchman, Hua‐Hie Yong, Tonatiuh Barrientos‐Gutiérrez, Marc C. Willemsen, Eduardo Bianco, Marcelo Boado, Fastone Goma, Hong Gwan Seo, Nigar Nargis, Yuan Jiang, Cristina Pérez, Geoffrey T. Fong

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFogarty International CenterPan American Health OrganizationHealth Research Council of New ZealandMedical Research CouncilCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Cancer InstituteInstitut National Du CancerConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaNational Health and Medical Research CouncilFundação do CâncerCanadian Cancer Society
Mots-clésNicotineMedicineEconomicsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: This paper presents updated prevalence estimates of awareness, ever-use, and current use of nicotine vaping products (NVPs) from 14 International Tobacco Control Policy Evaluation Project (ITC Project) countries that have varying regulations governing NVP sales and marketing. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS AND MEASUREMENTS: A cross-sectional analysis of adult (≥ 18 years) current smokers and ex-smokers from 14 countries participating in the ITC Project. Data from the most recent survey questionnaire for each country were included, which spanned the period 2013-17. Countries were categorized into four groups based on regulations governing NVP sales and marketing (allowable or not), and level of enforcement (strict or weak where NVPs are not permitted to be sold): (1) most restrictive policies (MRPs), not legal to be sold or marketed with strict enforcement: Australia, Brazil, Uruguay; (2) restrictive policies (RPs), not approved for sale or marketing with weak enforcement: Canada, Malaysia, Mexico, New Zealand; (3) less restrictive policies (LRPs), legal to be sold and marketed with regulations: England, the Netherlands, Republic of Korea, United States; and (4) no regulatory policies (NRPs), Bangladesh, China, Zambia. Countries were also grouped by World Bank Income Classifications. Country-specific weighted logistic regression models estimated adjusted NVP prevalence estimates for: awareness, ever/current use, and frequency of use (daily versus non-daily). FINDINGS: NVP awareness and use were lowest in NRP countries. Generally, ever- and current use of NVPs were lower in MRP countries (ever-use = 7.1-48.9%; current use = 0.3-3.5%) relative to LRP countries (ever-use = 38.9-66.6%; current use = 5.5-17.2%) and RP countries (ever-use = 10.0-62.4%; current use = 1.4-15.5%). NVP use was highest among high-income countries, followed by upper-middle-income countries, and then by lower-middle-income countries. CONCLUSIONS: With a few exceptions, awareness and use of nicotine vaping products varied by the strength of national regulations governing nicotine vaping product sales/marketing, and by country income. In countries with no regulatory policies, use rates were very low, suggesting that there was little availability, marketing and/or interest in nicotine vaping products in these countries where smoking populations are predominantly poorer. The higher awareness and use of nicotine vaping products in high income countries with moderately (e.g. Canada, New Zealand) and less (e.g. England, United States) restrictive policies, is likely due to the greater availability and affordability of nicotine vaping products.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations88
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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