Type of e-liquid vaped, poly-nicotine use and nicotine dependence symptoms in young adult e-cigarette users: a descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Data are lacking on type of e-liquid vaped among e-cigarette users. Further, few studies assess all sources of nicotine used by e-cigarette users to assess whether poly-nicotine use relates to nicotine dependence (ND). The objectives were to describe young adult e-cigarette users by: (i) type of e-liquid vaped; (ii) poly-nicotine use; (iii) ND symptoms; and (iv) attempts to quit conventional cigarettes. METHODS: Data were available in cycle 23 of a longitudinal investigation on the natural course of cigarette smoking and ND. A total of 775 young adults (44% male; mean (SD) age 30.5(1.0)) completed mailed self-report questionnaires in 2017-20. RESULTS: Of 775 participants, 149 (19.2%) reported past-year e-cigarette use. Overall, 55.0% of e-cigarette users had used cannabis-containing e-liquid (31.5% vaped cannabis e-liquid exclusively); 50.4% used nicotine-containing e-liquid (23.5% vaped nicotine e-liquid exclusively); and 39.9% used e-liquid without nicotine (8.7% vaped e-liquid without nicotine exclusively). Most e-cigarette users (82.6%) used other nicotine-containing products including conventional cigarettes (72.5%); 60.8% reported ND symptoms, rising to 79.4% among those who vaped nicotine-containing e-liquid. Finally, 29.0% tried to quit conventional cigarettes using e-cigarettes in the past-year, but only 16.7% found them helpful. CONCLUSIONS: E-cigarettes now appear to appeal to a broader market than smokers who want to quit. More than half of young adult e-cigarette users vaped cannabis-containing e-liquid in the past year while only one-quarter had used e-cigarettes to assist with cessation. Most e-cigarette users used multiple nicotine-containing substances (including combustible cigarettes) which were associated with reports of ND symptoms.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».