Smoking and vaping among Canadian youth and adults in 2017 and 2019
Notice bibliographique
Résumé
E-cigarettes remain a contentious topic in public health, with debates focussing on their benefits as a smoking cessation aid1–3 versus potential increases in nicotine use among non-smoking young people.4 Accordingly, the public health impact of e-cigarettes will be determined by who is using them and for what purpose. To date, most studies exploring the prevalence of vaping have been conducted among either youth5–10 or adults,11–13 with little evidence on overall populations of vapers. Specifically, evidence is lacking regarding the relative contribution of youth and adults, smokers and never smokers, and how these groups have contributed to overall increases in vaping at the population level. Evidence is also required to evaluate the impact of e-cigarette policies on patterns of vaping among these different groups. Canada represents an interesting case study given recent shifts in the regulatory framework for e-cigarettes.14 Prior to May 2018, e-cigarettes containing nicotine could not be sold or marketed without approval; although no products were approved for legal sale, they were widely available.15 In May 2018, the Tobacco and Vaping Products Act (TVPA) permitted the sale of nicotine-containing e-cigarettes, as well as wider advertising and promotion of e-cigarettes, which increased retail accessibility and the presence of international brands.14 Studies have highlighted increases in youth vaping following implementation of the TVPA,5 6 although there are few estimates on changes in vaping at the population level in Canada. This study uses data from nationally representative surveys to examine how smoking and vaping evolved at the population level in Canada following the implementation of the TVPA. Data are from the 2019 Canadian Tobacco and Nicotine Survey (CTNS),16 a national monitoring survey in Canada. Briefly, the CTNS is a probability-based sample of the general population of Canada aged 15 years or older (n=8600) …
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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 | 0,000 |
| 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 ».