E-cigarette and tobacco product use among NYS youth before and after a state-wide vaping flavour restriction policy, 2020–2021
Notice bibliographique
Résumé
SIGNIFICANCE: Reducing youth e-cigarette use is a New York State (NYS) public health priority. In May 2020, a state-wide restriction on flavoured e-cigarettes, except tobacco flavour, was passed. This study examines changes in nicotine product use behaviour among youth around the time of the state-wide vaping flavour restriction. METHODS: NYS data from the US International Tobacco Control Policy Evaluation Project Youth Tobacco and E-cigarette Tobacco and Vaping Survey were analysed cross-sectionally from February 2020 (n=955), August 2020 (n=946), February 2021 (n=1030) and August 2021 (n=753). Online surveys were conducted among youth 16-19 years. Weighted descriptive statistics and regression models were used to describe changes in nicotine product use behaviour. Models were adjusted for age, sex, race/ethnicity and perceived family socioeconomic status. RESULTS: Significant decreases in past 30-day e-cigarette use (20%-11%), cigarette (7%-4%), and dual use of e-cigarettes and cigarettes (5%-2%) were observed over the 2-year period in NYS. Over 95% of vapers still reported using a non-tobacco-flavoured e-cigarette following the restriction, with fruit-flavoured being the most popular at each time point. CONCLUSIONS: Nearly all NYS youth continued to vape flavours that were restricted in NYS. While youth past 30-day vaping prevalence decreased significantly from 2020 to 2021, increased flavour restriction compliance could result in an even greater decrease. Continuous monitoring is important to better understand perceptions, use patterns and access at the individual level, retail level and population level to inform future enforcement and restrictions.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».