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Enregistrement W3088212779 · doi:10.4082/kjfm.20.0140

The Impact of Heated Tobacco Products on Smoking Cessation, Tobacco Use, and Tobacco Sales in South Korea

2020· article· en· W3088212779 sur OpenAlexaboutno aff
Cheol Min Lee

Notice bibliographique

RevueKorean Journal of Family Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTobacco useTobacco productSmoking cessationTobacco harm reductionNicotineEnvironmental healthQuarter (Canadian coin)Electronic cigaretteHealth benefitsAdvertisingTraditional medicineBusinessGeographyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heated tobacco products (HTPs), a hybrid between conventional and electronic cigarettes, were first launched in South Korea in June 2017. Owing to advertisements stating that HTPs are odorless, tar-free, and less harmful to health, the sales of HTPs have grown quickly enough to account for about 10% of the total tobacco market in a year. HTP use by young, highly educated, and high-income groups had a significant impact on both the overall tobacco market over the past 3 years and the smoking and quitting behaviors of smokers. Based on national smoking rate statistics, tobacco sales trends, and the number of visitors to smoking cessation clinics, the following changes have been identified: (1) The decline in current smoking rates has slowed or rose in some groups. (2) The decline in total cigarette sales has slowed but rose again in the first quarter of 2020. (3) The number of visitors to smoking cessation clinics decreased just after the advent of HTPs. These results may be due to the insufficient support of tobacco regulation policies but also coincide chronologically with the appearance of HTPs in South Korea. It is necessary to investigate the usage rate of various tobacco products, including HTPs and e-cigarettes, to examine the health risks of novel tobacco products and provide accurate information to users and policymakers. Finally, tobacco companies are continuously developing new product concepts to escape the regulation of existing cigarettes; thus, comprehensive management measures for all nicotine-containing products are needed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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