e-Cigarette Cessation: Content Analysis of a Quit Vaping Community on Reddit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: e-Cigarette use, also known as vaping, has increased dramatically over the past few years, especially among younger demographics. However, researchers have found that a large number of e-cigarette users want to quit. Little is known about the unique aspects of vaping cessation, which is critical to informing the development of relevant resources and interventions for e-cigarette users who want to quit. Social media forums such as Reddit provide opportunities to understand the experiences of behavior change such as quitting vaping from the perspective of end users. OBJECTIVE: This study aims to examine a quit vaping subreddit to understand how e-cigarette users are experiencing and approaching vaping cessation. Specifically, we examine methods used to approach quitting, reasons for quitting, and barriers and facilitators to quitting. METHODS: A total of 1228 posts were collected. The posts were inductively coded to generate categories and subcategories using conventional content analysis. Data were analyzed using the NVivo 12 qualitative data analysis software. RESULTS: Most users reported a preference for approaching quitting through gradual reduction, particularly through the use of their own devices by tapering the nicotine content. Their reasons for quitting were primarily related to experiencing negative physical consequences associated with vaping, especially in relation to their lungs (eg, tight chest), and tired of feeling stuck to the vape because of nicotine addiction. Top barriers to quitting were related to withdrawal symptoms and intensity of addiction. The top facilitators to quitting were related to using distraction techniques (eg, hobby, gaming, and mindfulness exercises), as well as having a positive mindset. CONCLUSIONS: The findings of this study reveal unique aspects that encompass the process of quitting vaping. These findings have significant implications for both policy and intervention development.
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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 | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».