Social norms for e-cigarettes and smoking: associations with initiation of e-cigarette use, intentions to quit smoking and quit attempts: findings from the EUREST-PLUS ITC Europe Surveys
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social norms have received little attention in relation to electronic cigarettes (EC). The current study examine social norms for EC use and smoking tobacco, and their associations with (i) initiation of EC use, (ii) intention to quit smoking and (iii) attempts to quit smoking. METHODS: Cross-sectional and longitudinal data analysis from Waves 1 and 2 of the ITC 6 European Country Survey and corresponding waves from England (the ITC Four Country Smoking and Vaping Survey). Current smokers at baseline, who heard of ECs and provided data at both waves were included (n = 3702). Complex samples logistic regression examined associations between the outcomes and descriptive (seeing EC use in public, close friends using ECs/smoking) and injunctive (public approves of ECs/smoking) norms, adjusting for country, demographics, EC use and heaviness of smoking. RESULTS: In longitudinal analyses, seeing EC use in public at least some days was the only social norm that predicted initiation of EC use between waves (OR = 1.66, 95%CI = 1.08-2.56). In the cross-sectional analysis, having an intention to quit was associated with seeing EC use in public (OR = 1.37, 95%CI = 1.04-1.81) and reporting fewer than three close friends smoke (OR = 0.59, 95%CI = 0.44-0.80). There was no association between any social norm and making a quit attempt between waves. CONCLUSIONS: Initiation of EC use is predicted by seeing EC use in public, which was also associated with greater intention to quit smoking. Friends' smoking was associated with lower intention to quit. These findings may allay concerns that increased visibility of ECs is renormalizing smoking amongst current smokers.
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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 | 0,009 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».