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Enregistrement W2994605307 · doi:10.3390/ijerph16234862

Use of Heated Tobacco Products within Indoor Spaces: Findings from the 2018 ITC Japan Survey

2019· article· en· W2994605307 sur OpenAlexafffund
Edward Sutanto, Danielle M. Smith, Connor R. Miller, Richard J. O’Connor, Andrew Hyland, Takahiro Tabuchi, Anne C K Quah, K. Michael Cummings, Steve S. Xu, Geoffrey T. Fong, Janine Ouimet, Itsuro Yoshimi, Yumiko Mochizuki, Maciej Ł. Goniewicz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEnvironmental healthTobacco controlPublic healthTobacco smokeSmokeBusinessTobacco useGeographyMedicineMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although heated tobacco products (HTPs) have become increasingly popular in Japan, little is known about whether these emerging tobacco products are being used within indoor public spaces. Nationally representative data were obtained prior to implementation of a comprehensive smoke-free law in Japan as part of Wave 1 of the International Tobacco Control Japan Survey (February-March 2018). We estimated the weighted prevalence of HTP use within indoor public spaces among tobacco users and compared these to estimates for combustible cigarettes (CCs). Overall, 15.6% of current tobacco users in Japan declared that they used HTPs within indoor public spaces. Any HTP use within indoor public spaces was significantly lower than any CC use (80.1% vs. 96.7%). Dual HTP + CC users reported using CCs more frequently than using HTPs within indoor public spaces (97.7% vs. 76.0%). In conclusion, HTP use is less common than CC use within indoor public spaces. Findings of this study can inform the development of targeted smoke-free policies to benefit public health.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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