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Enregistrement W3028822106 · doi:10.1093/ntr/ntaa095

The Association of E-cigarette Flavors With Satisfaction, Enjoyment, and Trying to Quit or Stay Abstinent From Smoking Among Regular Adult Vapers From Canada and the United States: Findings From the 2018 ITC Four Country Smoking and Vaping Survey

2020· article· en· W3028822106 sur OpenAlexafffundabout
Shannon Gravely, K. Michael Cummings, David Hammond, Eric N. Lindblom, Danielle M. Smith, Nadia Martin, Ruth Loewen, Ron Borland, Andrew Hyland, Mary E. Thompson, Christian Boudreau, Karin A. Kasza, Janine Ouimet, Anne C K Quah, Richard J. O’Connor, Geoffrey T. Fong

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilNational Cancer InstituteMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésMentholFlavorPsychologyQuit smokingSmoking cessationFood scienceMedicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: This study examined whether nontobacco flavors are more commonly used by vapers (e-cigarette users) compared with tobacco flavor, described which flavors are most popular, and tested whether flavors are associated with: vaping satisfaction relative to smoking, level of enjoyment with vaping, reasons for using e-cigarettes, and making an attempt to quit smoking by smokers. METHODS: This cross-sectional study included 1603 adults from Canada and the United States who vaped at least weekly, and were either current smokers (concurrent users) or former smokers (exclusive vapers). Respondents were categorized into one of seven flavors they used most in the last month: tobacco, tobacco-menthol, unflavored, or one of the nontobacco flavors: menthol/mint, fruit, candy, or "other" (eg, coffee). RESULTS: Vapers use a wide range of flavors, with 63.1% using a nontobacco flavor. The most common flavor categories were fruit (29.4%) and tobacco (28.7%), followed by mint/menthol (14.4%) and candy (13.5%). Vapers using candy (41.0%, p < .0001) or fruit flavors (26.0%, p = .01) found vaping more satisfying (compared with smoking) than vapers using tobacco flavor (15.5%) and rated vaping as very/extremely enjoyable (fruit: 50.9%; candy: 60.9%) than those using tobacco flavor (39.4%). Among concurrent users, those using fruit (74.6%, p = .04) or candy flavors (81.1%, p = .003) were more likely than tobacco flavor users (63.5%) to vape in order to quit smoking. Flavor category was not associated with the likelihood of a quit attempt (p = .46). Among exclusive vapers, tobacco and nontobacco flavors were popular; however, those using tobacco (99.0%) were more likely than those using candy (72.8%, p = .002) or unflavored (42.5%, p = .005) to vape in order to stay quit. CONCLUSIONS: A majority of regular vapers in Canada and the US use nontobacco flavors. Greater satisfaction and enjoyment with vaping are higher among fruit and candy flavor users. While it does not appear that certain flavors are associated with a greater propensity to attempt to quit smoking among concurrent users, nontobacco flavors are popular among former smokers who are exclusively vaping. Future research should determine the likely impact of flavor bans on those who are vaping to quit smoking or to stay quit. IMPLICATIONS: Recent concerns about the attractiveness of e-cigarette flavors among youth have resulted in flavor restrictions in some jurisdictions of the United States and Canada. However, little is known about the possible consequences for current and former smokers if they no longer have access to their preferred flavors. This study shows that a variety of nontobacco flavors, especially fruit, are popular among adult vapers, particularly among those who have quit smoking and are now exclusively vaping. Limiting access to flavors may therefore reduce the appeal of e-cigarettes among adults who are trying to quit smoking or stay quit.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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