Secondhand exposure to e-cigarette aerosols among smokers:A cross-sectional study in six European countries of theEUREST-PLUS ITC Europe Surveys
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Electronic cigarette (e-cigarette) use has grown significantly in some European Union (EU) Member States (MS). A better understanding of the exposure to secondhand e-cigarette aerosols (SHA) is necessary to develop and implement comprehensive regulations on e-cigarette use in public places. This study aims to assess the observation of e-cigarette use in public places, the self-reported exposure to SHA, and the level of users' comfort using e-cigarettes in the presence of others. METHODS: This is a cross-sectional study of the Wave 1 International Tobacco Control 6 European Countries Survey recruiting adult smokers (n=6011) across six EU MS: Germany, Greece, Hungary, Poland, Romania, and Spain, within the EURESTPLUS Project. A descriptive analysis was conducted to estimate the prevalence (%) of observed e-cigarette use in different places, frequency of self-reported exposure to SHA, and level of comfort using e-cigarettes in the presence of others. RESULTS: In all, 31.0% of smokers observed others using e-cigarette in public places, 19.7% in indoor places where smoking is banned, and 14.5% indoors at work. Almost 37% of smokers reported to be ever exposed to SHA, ranging from 17.7% in Spain to 63.3% in Greece. The higher prevalence of observed e-cigarette use and passive exposure to SHA was reported by smokers of younger age, of higher educational level and those being current or former e-cigarette users. Part (8.8%) of the smokers who were also e-cigarette users reported feeling uncomfortable using e-cigarettes in the presence of others. CONCLUSIONS: A third of smokers from six EU MS reported being exposed to SHA. Prevalence differences were observed among the countries. In the context of scarce evidence on long-term health effects of exposure to SHA, precautionary regulations protecting bystanders from involuntary exposure should be developed.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».