A Decision-Theoretic Public Health Framework for Heated Tobacco and Nicotine Vaping Products
Notice bibliographique
Résumé
Markets for nicotine vaping products (NVPs) and heated tobacco products (HTPs) have grown as these products became positioned as harm-reduction alternatives to combusted tobacco products. Herein, we present a public health decision-theoretic framework incorporating different patterns of HTP, NVP, and cigarette use to examine their impacts on population health. Our framework demonstrates that, for individuals who would have otherwise smoked, HTP use may provide public health benefits by enabling cessation or by discouraging smoking initiation and relapse. However, the benefits are reduced if more harmful HTP use replaces less harmful NVP use. HTP use may also negatively impact public health by encouraging smoking by otherwise non-smokers or by encouraging initiation or relapse into smoking. These patterns are directly influenced by industry behavior as well as public policy towards HTPs, NVPs, and cigarettes. While substantial research has been devoted to NVPs, much less is known about HTPs. Better information is needed to more precisely define the health risks of HTPs compared to cigarettes and NVPs, the relative appeal of HTPs to consumers, and the likelihood of later transitioning to smoking or quitting all products. While our analysis provides a framework for gaining that information, it also illustrates the complexities in distinguishing key factors.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».