Reasons for using e-cigarettes and support for e-cigarette regulations: Findings from the 2020 ITC Malaysia Survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Malaysia has the largest e-cigarette (EC) market in Southeast Asia, and it has been estimated that 17% of adult daily cigarette smokers also used ECs on a daily basis in 2020. However, few studies have examined the reasons people use ECs in Malaysia. This cross-sectional study of adult cigarette smokers from Malaysia assessed reasons for EC use and their support for key proposed EC regulations. METHODS: Data are from the 2020 International Tobacco Control (ITC) Malaysia Wave 1 Survey of adult (aged ≥18 years) smokers who reported that they used ECs at least monthly (N=459 out of 1047 smokers). Weighted analyses were conducted on EC users' reasons for using ECs and their support for various EC regulations. RESULTS: Smokers who used ECs at least monthly were more likely to be male, aged 25-39 years, of Malay ethnicity, married, more highly educated, and living in Peninsular Malaysia. Smokers who used ECs daily reported using ECs to reduce the number of cigarettes smoked (91.3%), pleasant taste (90.1%), to quit smoking (87.9%), and enjoyment (87.5%). Smokers who used ECs less than daily reported using ECs for their pleasant taste (weekly 89.4%, monthly 87.5%), curiosity (weekly 79.5%, monthly 88.8%), being offered EC by someone (weekly 76.3%, monthly 81.6%), and to reduce the number of cigarettes smoked (weekly 76.2%, monthly 77.6%). Smokers who also used ECs were most likely to support EC regulations requiring a minimum purchasing age (88.3%) and limiting nicotine concentration (79.6%), and least likely to support regulations banning EC fruit and candy flavors (27.1%). CONCLUSIONS: The most prevalent reasons for using ECs in Malaysia are comparable to those of other ITC countries, including Canada, US, England, and Australia. An understanding of use patterns of ECs, especially their interaction with cigarettes, are important in developing evidence-based regulations in Malaysia.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».