Impact of the Canadian Tobacco and Vaping Products Act on e-cigarette use and perceived risk in adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Canada enacted the Tobacco and Vaping Products Act (TVPA) in 2018, which prohibited the sale of e-cigarettes to individuals under 18. However, this law increased the distribution and sale of e-cigarettes to individuals over 18. Presently, there is limited evidence on the impact of the TVPA on adolescents’ use of e-cigarettes. The aim of this study is to assess adolescents’ prevalence and perception of e-cigarette use before and after enactment of the TVPA. Methods: The Canadian Tobacco, Alcohol and Drugs Survey for 2017 and the Canadian Student Tobacco, Alcohol and Drugs Survey for 2015, 2017, and 2019 were obtained. Using RStudio, we conducted two-way ANOVA with Tukey’s post hoc test. We reported the goodness of fit of each model through its multiple R-squared values and conducted likelihood ratio tests. Results were presented as the mean with 95% confidence intervals. Results: We found that e-cigarette use was more prevalent in adolescents compared to adults prior to enactment of the TVPA. Interestingly, e-cigarette use in adolescents increased even after enactment of the TVPA, and this law did not impact adolescents’ perceived risk of e-cigarette and conventional cigarette use. Furthermore, e-cigarette use in adolescents was highest in Saskatchewan and Newfoundland and lowest in Quebec and Ontario. Conclusion: Although the TVPA aimed to reduce e-cigarette use in adolescents, this study demonstrates that the TVPA generated the opposite effect. These findings highlight the need for improved public education and stricter e-cigarette sale regulations.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».