Associations Between Risk Perceptions and Cigarette, E-cigarette, and Dual-Product Use Among Canadian Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The popularity of e-cigarettes has increased significantly in recent years. E-cigarettes are perceived as less harmful than cigarettes, and both dual-use of cigarette and e-cigarette use is common among adolescents. This study assessed cigarette and e-cigarette risk perception and associations with dual-product use among Canadian adolescents. METHODS: We used data from the 2016-2017 Canadian Student Tobacco, Alcohol, and Drugs Survey. Perceived risks of cigarette and e-cigarette use were classified into 4 categories: "high-risk perception," "high-e-cigarette-risk and low-cigarette-risk perception," "low-e-cigarette-risk and high-cigarette-risk perception," and "low-risk perception." Adjusted odds ratios (aOR) were estimated from multinomial logistic regression. RESULTS: Of the population, 92% perceived high risk from cigarettes, and 65% from e-cigarettes. Compared to students with low-risk perception, those with high-risk perception of both products had lower odds of dual-use (aOR: 0.21; 95% confidence interval [CI]: 0.15, 0.28), cigarette-only use (aOR: 0.33; 95% CI: 0.25, 0.45), and e-cigarette-only use (aOR: 0.64; 95% CI: 0.51, 0.79) relative to nonusers. Adolescents with high-e-cigarette and low-cigarette-risk perception had higher odds of e-cigarette-only use, relative to nonusers. Those with high-risk perception were more likely to be e-cigarette-only users relative to cigarette-only users. CONCLUSION: Results highlight that high perceived risk is associated with lower odds of use. However, those with a high-risk perception of both products had higher odds of e-cigarette use relative to cigarette-only users; as did those with high-e-cigarette and low-cigarette-risk perception, relative to nonusers. Future research should assess ways of communicating the risks of adolescent tobacco use.
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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 | 0,001 |
| 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 ».