European adult smokers’ perceptions of the harmfulness of e-cigarettes relative to combustible cigarettes: cohort findings from the 2016 and 2018 EUREST-PLUS ITC Europe Surveys
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study presents perceptions of the harmfulness of electronic cigarettes (e-cigarettes) relative to combustible cigarettes among smokers from six European Union (EU) countries, prior to the implementation of the EU Tobacco Products Directive (TPD), and 2 years post-TPD. METHODS: Data were drawn from the EUREST-PLUS ITC Europe Surveys, a cohort study of adult smokers (≥18 years) from Germany, Greece, Hungary, Poland, Romania and Spain. Data were collected in 2016 (pre-TPD: N = 6011) and 2018 (post-TPD: N = 6027). Weighted generalized estimating equations were used to estimate perceptions of the harmfulness of e-cigarettes compared to combustible cigarettes (less harmful, equally harmful, more harmful or 'don't know'). RESULTS: In 2016, among respondents who were aware of e-cigarettes (72.2%), 28.6% reported that they perceived e-cigarettes to be less harmful than cigarettes (range 22.0% in Spain to 34.1% in Hungary). In 2018, 72.2% of respondents were aware of e-cigarettes, of whom 28.4% reported perceiving that e-cigarettes are less harmful. The majority of respondents perceived e-cigarettes to be equally or more harmful than cigarettes in both 2016 (58.5%) and 2018 (61.8%, P > 0.05). Overall, there were no significant changes in the perceptions that e-cigarettes are less, equally or more harmful than cigarettes, but 'don't know' responses significantly decreased from 12.9% to 9.8% (P = 0.036). The only significant change within countries was a decrease in 'don't know' responses in Spain (19.3-9.4%, P = .001). CONCLUSIONS: The majority of respondents in these six EU countries perceived e-cigarettes to be equally or more harmful than combustible cigarettes.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».