Vaporized Nicotine (E-Cigarette) and Tobacco Smoking Among People With HIV: Use Patterns and Associations With Depression and Panic Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vaporized nicotine (VN) use is increasing among people with HIV (PWH). We examined demographics, patterns of use, depression, and panic symptoms associated with VN and combustible cigarette (CC) use among PWH. METHODS: We analyzed VN use among PWH in care at 7 US sites. PWH completed a set of patient-reported outcomes, including substance use and mental health. We categorized VN use as never vs. ever with the frequency of use (days/month) and CC use as never, former, or current. We used relative risk regression to associate VN and CC use, depression, and panic symptoms. Linear regression estimated each relationship with VN frequency. Models were adjusted for demographics. RESULTS: Among 7431 PWH, 812 (11%) reported ever-using VN, and 264 (4%) reported daily use. Half (51%) of VN users concurrently used CC. VN users were more likely than those without use to be younger, to be White, and to report ever-using CC. PWH reporting former CC use reported ≥8.5 more days per month of VN use compared with never CC use [95% confidence interval (95% CI): 5.5 to 11.5 days/month] or current CC use (95% CI: 6.6 to 10.5 days/month). Depression (relative risk: 1.20 [95% CI: 1.02 to 1.42]) and panic disorder (1.71 [95% CI: 1.43 to 2.05]) were more common among PWH ever-using VN. Depression was common among PWH using VN (27%) and CC (22%), as was panic disorder (21% for VN and 16% for CC). CONCLUSION: Our study elucidated demographic associations with VN use among PWH, revealed the overlap of VN and CC use, and associations with depression/panic symptoms, suggesting roles of VN in self-medication and CC substitution, warranting further longitudinal/qualitative research.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».