Factors Associated with E-Cigarette Escalation among High School Students: A Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: E-cigarette use has been identified as a behaviour of concern among adolescents, and ever and daily use among this population has increased recently. The purpose of this review was to summarize the relevant studies investigating the frequency and intensity of e-cigarette use in adolescents and the factors associated with these patterns of use. METHODS: A scoping search of two databases was conducted to identify longitudinal studies examining escalating e-cigarette use among adolescents. Escalating e-cigarette use could refer to an increasing frequency or intensity of use over time. Articles were screened for relevance. Studies that met inclusion criteria were included for synthesis. RESULTS: Five articles were included for synthesis. All five articles were longitudinal studies taking place in the United States between 2013 and 2017. Age, gender, cost of e-cigarettes, use of cigarettes, polysubstance use, and e-liquid nicotine concentration were associated with escalation of e-cigarette use. CONCLUSIONS: A paucity of information exists regarding the escalation of e-cigarette use among adolescents. Given the changing popularity of devices, additional updated evidence is needed to understand the factors associated with the escalation of e-cigarette use among adolescents, which can be used to inform local and national programs and policies.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».