Reasons for Initiation and Regular Use of Heated Tobacco Products among Current and Former Smokers in South Korea: Findings from the 2020 ITC Korea Survey
Notice bibliographique
Résumé
South Korea is the world's second-largest heated tobacco product (HTP) market after Japan. HTP sales in South Korea have increased rapidly since May 2017, accounting for 10.6% of the total tobacco market in 2020. Despite this, little is known as to why HTP consumers who were current and former smokers started using HTPs and used them regularly. We analyzed cross-sectional data for 1815 adults (aged 19+) who participated in the 2020 International Tobacco Control (ITC) Korea Survey, of whom 1650 were HTP-cigarette consumers (those who reported smoking cigarettes and using HTPs ≥ weekly) and 165 were exclusive HTP consumers (using HTPs ≥ weekly) who were former or occasional smokers (smoking cigarette < weekly). Respondents were asked to report the reason(s) they used HTPs, with 25 possible reasons for HTP-cigarette consumers and 22 for exclusive HTP consumers. The most common reasons for initiating HTP use among all HTP consumers were out of curiosity (58.9%), family and friends use HTPs (45.5%), and they like the HTP technology (35.9%). The most common reasons for regularly using HTPs among all HTP consumers were that they were less smelly than cigarettes (71.3%), HTPs are less harmful to own health than cigarettes (48.6%), and stress reduction (47.4%). Overall, 35.4% of HTP-cigarette consumers reported using HTPs to quit smoking, 14.7% to reduce smoking but not to quit, and 49.7% for other reasons besides quitting or reducing smoking. In conclusion, several common reasons for initiating and regularly using HTPs were endorsed by all HTP consumers who were smoking, had quit smoking completely, or occasionally smoked. Notably, only about one-third of HTP-cigarette consumers said they were using HTPs to quit smoking, suggesting that most had no intention of using HTPs as an aid to quit smoking in South Korea.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».