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Enregistrement W4293483815 · doi:10.1016/j.pmedr.2022.101965

Predictors of past-year e-cigarette use among young adults

2022· article· en· W4293483815 sur OpenAlexafffundabout
L C Struik, Erin K. O’Loughlin, Teodora Riglea, Jennifer O’Loughlin

Notice bibliographique

RevuePreventive Medicine Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of TorontoOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Cancer Society
Mots-clésYoung adultLogistic regressionEducational attainmentPsychological interventionImpulsivityMedicineEnvironmental healthCigarette smokingDemographyTobacco useNicotinePsychologyGerontologyClinical psychologyPsychiatryPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the underpinnings of e-cigarette use among young adults is critical to addressing increasing uptake. We identified predictors of past-year e-cigarette use among young adults in Montreal, Canada. Data on potential predictors were available for 714 young adults participating in the ongoing Nicotine Dependence in Teens Study at age 20 in 2007-08. Past-year e-cigarette use was measured at age 30 in 2017-20. Each potential predictor was studied in a separate multivariable logistic regression model controlling for age, sex, and educational attainment. Male sex, friends who smoke, cigarette smoking, use of other tobacco products, alcohol use, use of marijuana, and impulsivity predicted past-year e-cigarette use. Higher educational attainment and very good/excellent self-rated health were protective. Program and policy makers will need to consider these predictors of e-cigarette use in the design of clinical and public health interventions targeting e-cigarette use in young adults.

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 enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,809

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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