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Enregistrement W2914024632 · doi:10.1111/add.14570

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

2019· article· en· W2914024632 sur OpenAlexafffundabout
Ron Borland, Krista Murray, Shannon Gravely, Geoffrey T. Fong, Mary E. Thompson, Ann McNeill, Richard J. O’Connor, Maciej Ł. Goniewicz, Hua‐Hie Yong, David T. Levy, Bryan W. Heckman, K. Michael Cummings

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleNational Medical Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésNicotineTypologyDemographicsMedicineDemographyPopulationSmoking cessationConcurrent validityCross-sectional studyEnvironmental healthPsychologyClinical psychologyPsychiatryPsychometricsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,150 · 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

Citations99
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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