Association of e-cigarette use and smoking cessation among Canadian young adult smokers: secondary analysis of data from a randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims This study examined the reasons for e-cigarette (EC) use, changes in self-efficacy and association between EC use and cessation of tobacco among Canadian young adult smokers over a 6-month period. Methods A secondary analysis was conducted using data from a randomised controlled trial (RCT) of young adult Canadian smokers. EC exposure was defined as persistent, transient and non-use of ECs at baseline and follow-up. The association between EC exposure and cessation was examined using logistic regression and adjusting for co-variates. Results At 6-month follow-up, persistent EC use was associated with a lower cessation rate (13%) than transient (23%) or non-use (29%). After adjusting for covariates, non-use and transient use were associated with higher odds of cessation than persistent use (AOR = 3.23, 95% CI = 1.41–7.40, P < 0.01; AOR = 2.40, 95% CI = 1.01–5.58, P < 0.05). At 6-month follow-up, persistent users (68%) had high self-efficacy as compared to transient (15%) or non-use (12%). Top reasons for EC use included use as a quit aid (67%), perceived use as less harmful (52%) and taste (32%). Conclusions Among young adult Canadian smokers enrolled in a RCT of a cessation intervention, persistent and transient use of ECs was associated with a lower smoking cessation rate at 6 months.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».