Predictors of pod-type e-cigarette device use among Canadian youth and young adults
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Changes to federal legislation allowed nicotine-based e-cigarettes legal entry into the Canadian market in 2018. This included pod-type e-cigarettes (pods), such as JUUL, that were later found to be associated with steeply increasing prevalence and greater frequency of e-cigarette use among US and Canadian youth. Multiple studies of risk factors of JUUL use and use initiation have been conducted among various population groups in the US, but little evidence exists pointing to similar risk factors of pod use among Canadian youth and young adults. Understanding these risk factors can inform use prevention and intervention strategies in Canadian and other jurisdictions. METHODS: A total of 668 Canadian youth and young adults recruited by the 2018-19 Youth and Young Adult Panel Study were provided a baseline survey 3 months before and a follow-up survey 9 months after the relaxation of federal nicotine e-cigarette regulations. We used multivariable logistic regression to understand and rank importance of baseline predictors of future pod use among respondents. RESULTS: Past-month cannabis use (OR [odds ratio] = 2.66, 95% CI: 1.66-4.21, p < 0.001), established cigarette use (OR = 3.42, 1.53-7.65, p < 0.01), past cigarette experimentation (OR = 2.40, 1.34-4.31, p < 0.01), having many friends who vaped (OR = 2.15, 1.37-3.34, p < 0.001), age below 18 compared to age over 22 (OR = 5.26, 2.63-10.00, p < 0.001) and male sex (OR = 1.69, 1.16-2.50, p < 0.01) were significant and the most influential predictors of future pod use. CONCLUSION: Similar factors drove pod use among Canadian and US youth and young adults. Appropriate preventive strategies can benefit from considering polysubstance use among high school-aged youth.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».