Reasons for Regularly Using Heated Tobacco Products among Adult Current and Former Smokers in Japan: Finding from 2018 ITC Japan Survey
Notice bibliographique
Résumé
The market growth of heated tobacco products (HTPs), such as IQOS, Ploom TECH, and glo, has increased dramatically in Japan since 2016. Little is known about the reasons why current and former smokers are using HTPs. The data for this cross-sectional study were from the 2018 (Wave 1) International Tobacco Control (ITC) Japan Survey, a national web-based survey of 4500 people, including 658 current HTP users, of whom 549 were concurrently smoking cigarettes and 109 were former smokers. The most common reasons for regularly using HTPs were: beliefs that HTP are less harmful than cigarettes to themselves (90.6%) or to others (86.7%), enjoyment (76.5%), and social acceptability (74.4%). About half of current smokers (55.1%) reported using HTPs because these products might help them quit smoking. However, a near-equal percentage (52.0%) of current smokers reported using HTPs to replace some of the cigarettes they smoked so that they did not have to give up smoking altogether. If smokers are using HTPs to complement rather than quit their smoking, then the harm reduction potential of HTPs suggested by the toxicity studies will be diminished.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».