A new classification system for describing concurrent use of nicotine vaping products alongside cigarettes (so‐called ‘dual use’): findings from the ITC‐4 Country Smoking and Vaping wave 1 Survey
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To determine whether a simple combination of level of smoking and level of vaping results in a useful typology for characterizing smoking and vaping behaviours. METHODS: Cross-sectional data from adults (≥ 18 years) in the 2016 wave 1 ITC Four Country Smoking and Vaping Survey in the United States (n = 2291), England (n = 3591), Australia (n = 1376) and Canada (n = 2784) were used. Participants who either smoked, vaped or concurrently used both at least monthly were included and divided into eight groups based on use frequency of each product (daily, non-daily, no current use). This resulted in four concurrent use groups (predominant smokers, dual daily users, predominant vapers and concurrent non-daily users). These groups were compared with each other and with the four exclusive use groups, on socio-demographics, nicotine dependence, beliefs and attitudes about both products, and quit-related measures using data weighted to reference population surveys in each country. RESULTS: Of the sample, 10.8% were concurrent users, with daily smokers vaping non-daily (predominant smokers), constituting 51.6% of this group. All eight categories differed from other categories on at least some measures. Concurrent daily nicotine users reported higher levels of indicators of nicotine dependence, and generally more positive attitudes toward both smoking and vaping than concurrent non-daily users. Among daily nicotine users, compared with exclusive daily smokers, reports of interest in quitting were higher in all concurrent use groups. Dual daily users had the most positive attitudes about smoking overall, and saw it as the least denormalized, and at the same time were equally interested in quitting as other concurrent users and were most likely to report intending to continue vaping. CONCLUSIONS: In Australia, Canada, England and the United States in 2016, daily nicotine users differed considerably from non-daily nicotine users. Among daily nicotine users, dual daily users (those who smoke and vape concurrently) should be treated as a distinct grouping when studying relationships between smoking and vaping. The eight-level typology characterizing concurrent and exclusive use of smoking and vaping should be considered when studying both products.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».