Characteristics and changes over time of nicotine vaping products used by vapers in the 2016 and 2018 ITC Four Country Smoking and Vaping Surveys
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: on types of NVPs used and examined changes in NVP features used over 18 months in four countries with differing regulatory environments. DESIGN: Data are from 4734 adult current vapers in Australia, Canada, England and the USA from Waves 1 (2016) and 2 (2018) of the International Tobacco Control Four Country Smoking and Vaping Survey. NVP characteristics included device description, adjustable voltage, nicotine content and tank size. Longitudinal analyses (n=1058) assessed movement towards or away from more complex/modifiable NVPs. A logistic regression was used to examine factors associated with changes in device description from 2016 to 2018. RESULTS: Like 2016, box-tanks were the most popular NVP (37.3%) in all four countries in 2018. Over 80% of vapers continued using the same NVP and nicotine content between waves, though movement tended towards more complex/modifiable devices (14.4% of vapers). Box-tank users, exclusive daily vapers and older vapers were most likely to continue using the same device description. Certain NVPs and features differed by country, such as higher nicotine contents in the USA (11.5% use 21+ mg/mL) and greater device stability over time in Australia (90.8% stability). CONCLUSIONS: Most vapers continued using the same vaping device and features over 18 months. Differences in NVP types and features were observed between countries, suggesting that differing NVP regulations affect consumer choices regarding the type of vaping device to use.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».