Nicotine and Nicotine-Free Vaping Behavior among a Sample of Canadian High School Students: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Youth vaping is a public health concern in Canada. Researchers have explored factors associated with vape use, but rarely differentiated between types of use. This study estimates the prevalence and correlations among past-month nicotine vaping, nicotine-free vaping, and dual-use vaping (nicotine and nicotine-free) in grades 9-12 high school students. Data came from the 2019 Canadian Student Tobacco, Alcohol and Drugs Survey (CSTADS). The total sample consisted of 38,229 students. We used multinomial regression to assess for the correlations among different categories of vape use. Approximately 12% of the students reported past-month vape use exclusively with nicotine, 2.8% reported exclusively nicotine-free vape use, and 14% reported both nicotine vaping and nicotine-free vaping. Substance use (smoking, alcohol, cannabis) and being male were associated with membership in every category of vape use. Age was associated with vape use, but in different directions. Grade 10 and 11 students were more likely than grade 9 students to vape exclusively with nicotine (aOR 1.36; 95% CI: 1.05, 1.77 and aOR 1.46; 95% CI: 1.09, 1.97), while grade 9 students were more likely than grade 11 and 12 students to vape with both nicotine and nicotine-free vapes (aOR 0.82; 95% CI: 0.67, 0.99 and aOR 0.49; 95% CI: 0.37, 0.64). The prevalence of nicotine and nicotine-free vaping is high, with many students reporting the use of both.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».