Trends in e-cigarette brands, devices and the nicotine profile of products used by youth in England, Canada and the USA: 2017–2019
Notice bibliographique
Résumé
Background The e-cigarette market has rapidly evolved, with a shift towards higher nicotine concentration and salt-based products, such as JUUL ; however, the implications for youth vaping remain unclear. Methods Repeat cross-sectional online surveys were conducted in 2017, 2018 and 2019, with national samples of youth aged 16–19 years recruited from commercial panels in Canada (n=12 018), England (n=11 362) and the USA (n=12 110). Regression models examined differences between countries and over time in the types of e-cigarette products used (design and nicotine content), reasons for using brands and differences in patterns of use, sociodemographics and dependence symptoms by brand/nicotine content. Results In 2019, the use of pod- or cartridge-style e-cigarettes was greater in Canada and the USA than England, with Smok and JUUL the leading brands in all countries. In 2019, youth vapers in England were less likely to report using e-cigarettes with ≥2% nicotine (12.8%) compared with Canada (40.5%; adjusted OR (AOR)=4.96; 95% CI 3.51 to 7.01) and the USA (37.0%; AOR=3.99, 95% CI 2.79 to 5.71) and less likely to report using nicotine salt-based products (12.3%) compared with Canada (27.1%; AOR=2.77, 95% CI 1.93 to 3.99) and the USA (21.9%; AOR=2.00, 95% CI 1.36 to 2.95). In 2019, self-reported use of products with higher nicotine concentration was associated with significantly greater frequency of vaping, urges to vape and perceived vaping addiction (p<0.05 for all). Conclusions The use of high-nicotine salt-based products is associated with greater symptoms of dependence, including JUUL and other higher-nicotine brands. Greater use of high-nicotine salt-based products may account for recent increases in the frequency of vaping among youth in Canada and the USA.
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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 ».