E‐cigarette use is associated with subsequent cigarette use among young adult non‐smokers, over and above a range of antecedent risk factors: a propensity score analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: There is a public health concern that the use of e-cigarettes among non-smoking young adults could be associated with transition to combustible cigarette use. The current study is a quasi-experimental test of the relationship between e-cigarette use and subsequent combustible cigarette use among young adult non-smokers, accounting for a wide range of common risk factors. DESIGN: Logistic regression was used to predict combustible cigarette use on three or more occasions at age 23 years based on age 21 e-cigarette use. Inverse probability weighting (IPW) was used to account for confounding variables. SETTING: Data were drawn from the Community Youth Development Study (CYDS), a cohort study of youth recruited in 2003 in 24 rural communities in seven US. states PARTICIPANTS: Youth in the CYDS study (n = 4407) were surveyed annually from ages 11 to 16, and at ages 18, 19, 21 and 23 years (in 2016). The sample was gender balanced (50% female) and ethnically diverse (20% Hispanic, 64% white, 3% black and 12% other race or ethnicity). The current study was limited to participants who had never used combustible cigarettes by age 21 (n = 1825). MEASUREMENTS: Age 21 use of e-cigarettes and age 23 use of combustible cigarettes (three or more occasions) were included in the regression analysis. Age 11-19 measures of 22 common predictors of both e-cigarette and combustible cigarette use (e.g. pro-cigarette attitudes, peer smoking, family monitoring) were used to create IPWs. FINDINGS: After applying IPW, e-cigarette use at age 21 was associated with a twofold increase in odds of combustible cigarette use on three or more occasions 2 years later (odds ratio = 2.16, confidence interval 1.23, 3.79). CONCLUSIONS: Among previously never-smoking US young adults, e-cigarette use appears to be strongly associated with subsequent combustible cigarette smoking, over and above measured preexisting risk factors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».