Perceptions and use of electronic cigarettes among young adults in China
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Little is known about the perception and use of e-cigarettes by the Chinese, particularly the young people. This study reveals the awareness, attitudes, and use of e-cigarettes among young adults in China, examines the relationship between smoking behavior and e-cigarette perception and use, and demonstrates the phenomenon of e-cigarette gifting. METHODS: We used results from a mobile app-based survey conducted in November 2015 that included 10477 young Chinese adults aged between 19 and 29 years. Bivariate tests were conducted to analyze perception and use of e-cigarettes by respondents of different smoking status. Multivariate logistic regressions were applied to examine the correlates of e-cigarette use and perception and e-cigarette gifting behavior, particularly the factors of tobacco smoking status and quitting behavior. RESULTS: Among the surveyed young adults, 88.40% were aware of e-cigarettes, and nearly a quarter of all respondents had used e-cigarettes by the time of our survey. Multivariate regression results demonstrated that current smokers with quitting experience were more likely to be aware of and to use e-cigarettes than current smokers with no quitting experience. Smokers with quitting experience also were more inclined to promote e-cigarettes to others by either recommending them or giving them as gifts. CONCLUSIONS: E-cigarettes have gained popularity among young adults in China and smokers, especially those who had tried quitting, were more likely to have known and used e-cigarettes. More empirical research on the relationship between e-cigarette use and smoking cessation is warranted to better inform a potential regulatory framework in China.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».