E-cigarettes and youth: Patterns of use, potential harms, and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Electronic cigarette (e-cigarette) use has risen to unprecedented levels among youth in the United States. In this review, we discuss the patterns of use underlying the current youth vaping epidemic, potential harms from e-cigarette use, and the regulatory, public health , and clinical responses to e-cigarette use among youth. Between 2017 and 2018, past 30-day use of nicotine e-cigarettes among high school seniors nearly doubled, from 11% to 21%, representing the largest recorded increase for any adolescent substance use in over four decades. There are concerns that e-cigarette use could renormalize smoking behaviors, lead to the uptake of conventional cigarette use by youth, and have adverse effects in the developing brain and lungs of adolescents. Prevention and harm reduction efforts thus far have focused on policies to prevent youth access to vaping products and on public health strategies to expose the risks of youth vaping. However, it remains unclear if ongoing initiatives are sufficient to curb e-cigarette use by youth. Most health professionals agree that youth exposure to e-cigarettes needs to be addressed but feel uninformed, rely on unconventional information sources such as the media and their patients, and report that routine screening procedures concerning e-cigarettes are lacking. A coordinated effort from policy makers, public health agencies, parents, educators, health practitioners, and researchers is essential to mitigate harms from e-cigarette use in this vulnerable population. • E-cigarettes attract youth who would otherwise not smoke conventional cigarettes. • Newer “pod mod” devices (e.g. JUUL) are sleek, user-friendly, and easy to conceal. • A recent outbreak of lung injury, mainly in younger individuals, is vaping-related. • Regulatory, public health, and clinical approaches are needed to minimize harms. • Future research should evaluate adolescent-targeted policies and interventions.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».