An examination of quitting smoking as a reason for vaping by the type of nicotine vaping device used most often among adults who smoke and vape: Findings from the Canada, England and the United States 2020 ITC Smoking and Vaping Survey
Notice bibliographique
Résumé
Several nicotine vaping product (NVP) device types are available to consumers, and many people who smoke report vaping to help them quit. This study included data from the Wave 3 (2020) ITC Smoking and Vaping Survey in the US, Canada, and England and included 2324 adults who were smoking cigarettes and vaping at least weekly. Device types currently used most often (disposables, cartridges/pods, or tank systems) were assessed using weighted descriptive statistics. Multivariable regression analyses were used to compare differences between respondents who reported vaping to quit smoking ('yes' vs. 'no/don't know') by device type, overall and by country. Overall, 71.3% of respondents reported vaping to help them quit smoking, with no country differences (p = 0.12). Those using tanks (78.7%, p < 0.001) and cartridges/pods (69.5%, p = 0.02) were more likely to report this reason for vaping than those using disposables (59.3%); respondents using tanks were also more likely than those using cartridges/pods (p = 0.001) to report this reason. By country, respondents in England using cartridges/pods or tanks (vs. disposables) were more likely to report vaping to quit smoking (with no difference between cartridges/pods and tanks). In Canada, respondents using tanks were more likely to report vaping to quit smoking than those using cartridges/pods or disposables (no difference between disposables and cartridges/pods). No significant differences by device type were found in the US. In conclusion, most adult respondents who smoked and vaped reported using either cartridges/pods or tanks, which were associated with greater odds of vaping for the purpose of quitting smoking versus disposables, with some country variations.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».