E‐cigarette use and sleep‐related complaints among youth
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: E-cigarette use is highly prevalent among adolescents. However, little research has examined the relationship between e-cigarette use and sleep-related complaints in this population. The objective of this study was to assess whether exclusive e-cigarette, exclusive combusted cigarette, and dual-product use are associated with sleep-related complaints among adolescents. METHODS: Participants were 9,588 U.S. adolescents from the Population Assessment of Tobacco and Health Study, a nationally representative cohort, followed from 2013 through 2015. Using logistic regression, we examined the cross-sectional association between past-year e-cigarette, combusted cigarette, or dual-product use and past-year sleep-related complaints (bad dreams, sleeping restlessly, or falling asleep during the day), both measured at Wave 2. We controlled for Wave 1 demographic characteristics, emotional and behavioral health, and prior history of e-cigarette use, combusted cigarette use, and sleep-related complaints. RESULTS: In unadjusted analyses, e-cigarette, combusted cigarette, and dual-product use were significantly associated with greater odds of sleep-related complaints, compared to use of neither product (e-cigarettes: OR = 1.61, 95% CI 1.34-1.94; combusted cigarettes: OR = 1.62, 95% CI 1.26-2.09; dual-product use: OR = 2.00, 95% CI 1.63-2.46). Associations between e-cigarette and dual-product use and sleep-related complaints remained significant in fully adjusted analyses (e-cigarettes: aOR = 1.29, 95% CI 1.05-1.59; dual-product use: aOR = 1.57, 95% CI 1.24-1.99), whereas associations with combusted cigarette use were significant in all models except the fully adjusted model (aOR = 1.30, 95% CI 0.98-1.71). CONCLUSIONS: E-cigarette and dual-product use are significantly associated with greater odds of reporting sleep-related complaints among adolescents. Future research should evaluate whether this association may be causal.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».