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Enregistrement W3205456731 · doi:10.1093/ntr/ntab217

Characterizing Heated Tobacco Product Use Among Adult Cigarette Smokers and Nicotine Vaping Product Users in the 2018 ITC Four Country Smoking & Vaping Survey

2021· article· en· W3205456731 sur OpenAlexafffundabout
Connor R. Miller, Edward Sutanto, Danielle M. Smith, Sara C Hitchman, Shannon Gravely, Hua‐Hie Yong, Ron Borland, Richard J. O’Connor, K. Michael Cummings, Geoffrey T. Fong, Andrew Hyland, Anne C K Quah, Maciej Ł. Goniewicz

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Health and Medical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésTobacco productNicotineProduct (mathematics)Environmental healthPack-yearCigarette smokingMedicineYoung adultGerontologyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Heated tobacco products (HTP) have diversified global tobacco markets, and user characteristics remain understudied. This study evaluated sociodemographic characteristics, nicotine-related perceptions, and behaviors of current HTP users within a sample of adult (18+ years) nicotine users across four countries. AIMS AND METHODS: Data were from current smokers or nicotine vaping product (NVP; known as "e-cigarettes") users from Canada, England, the United States, and Australia (n = 11 421) who participated in the 2018 ITC Four Country Smoking and Vaping Survey. Current (at-least-monthly) HTP users were characterized (n = 441), and weighted multivariable logistic regressions examined correlates of HTP use. RESULTS: Compared to nonusers, current HTP users were younger (mean age: 44.4 vs 31.0 years; p < .001) and had higher socioeconomic status (p < .001). A majority of current HTP users used HTPs nondaily (daily: 40.3% vs nondaily: 59.7%). Most HTP users concurrently used both cigarettes and NVPs (90.5%). Among concurrent cigarette-HTP-NVP users, 36.2% used all three products daily. Use of other combusted tobacco products (cigars, cigarillos, pipe, waterpipe/hookah), cannabis, and binge drinking were each associated with current HTP use. HTP use was more common among smokers intending to quit within 6 months or reporting a quit attempt in the past 18 months, and vapers who had experienced negative side effects. CONCLUSION: HTP users in this sample tended to be younger and more affluent. Most reported concurrent use of multiple nicotine products and other substances. Those cigarette smokers who used HTPs appeared more interested in smoking cessation, while some characteristics of concurrent HTP-NVP users were suggestive of dissatisfaction with NVPs. IMPLICATIONS: Few studies have scrutinized characteristics of HTP early adopters in emerging markets. Our results indicate that in 2018, characteristics of established nicotine users who adopted HTP use in four high-income Western countries mirror those of HTP users in East Asian markets (South Korea and Japan) where HTPs are popular. HTP users reported high levels of concurrent use of noncigarette-combusted tobacco products (e.g., cigars, pipe tobacco). These findings point to the need for future longitudinal studies of HTP use given the implications of those use patterns on the harm reduction potential of HTPs. HTP user characteristics may yield important information to consider in regulation of these products.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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