Perceived addiction to vaping among youth and young adult regular vapers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of e-cigarette use among youth and young adults has increased markedly in recent years; however, little is known about young people's perceptions of e-cigarette addiction. This study examines factors associated with self-reported addiction to e-cigarette use among this population. METHODS: In 2018, 1048 Canadians aged 16-25 years were recruited through online social media platforms to complete a survey. Quota sampling was used to oversample regular e-cigarette users (vaping at least weekly); these 578 regular users were included in this analysis. Self-perceived addiction was assessed by asking participants if they felt they were 'very', 'somewhat' or 'not at all' addicted to e-cigarettes. A proportional odds model was employed to identify factors associated with the ordinal outcome. RESULTS: Almost half of regular users perceived themselves to be 'not at all addicted', 41% felt they were 'somewhat addicted' and 13% felt they were very addicted to e-cigarettes. Women, former cigarette smokers, daily vapers and those vaping for more than a year were more likely to report higher levels of perceived addiction. Similarly, high sensation-seeking youth, those reading blogs and websites about vaping, those frequently dripping and those using higher nicotine strengths had a greater likelihood of higher perceived addiction than their respective counterparts. CONCLUSION: More than half of youth and young adult regular e-cigarette users felt they had some level of addiction. The findings identify possible opportunities for targeted programming for education and treatment, as well as potential opportunities for policy change such as maximum allowable nicotine strengths.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».