Comparison of smoking prevalence in Canada before and after nicotine vaping product access using the SimSmoke model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The public health impact of nicotine vaping products (NVPs) is subject to complex transitions between NVP and cigarette use. To circumvent the data limitations and parameter instability challenges in modeling transitions, we indirectly estimate NVPs' impact on smoking prevalence and resulting smoking-attributable deaths using the SimSmoke simulation model. METHODS: Canada SimSmoke uses age- and sex-specific data on Canadian population, smoking prevalence and tobacco control policies. The model incorporates the impact of cigarette-oriented policies on smoking prevalence but not the explicit contribution of NVPs. The model was calibrated from 1999 to 2012, thereby projecting smoking prevalence before NVPs were widely used in Canada. The NVP impact on smoking prevalence is inferred by comparing projected 2012-2020 smoking trends absent NVPs to corresponding trends from two Canadian national surveys. We further distinguish impacts before and after NVPs became regulated in 2018 and more available. RESULTS: Comparing 2012-2020 survey data of post-NVP to SimSmoke projected smoking prevalence trends, one survey indicated an NVP-related relative reduction of 15% (15%) for males (females) age 15+, but 32% (52%) for those ages 15-24. The other survey indicated a 14% (19%) NVP-related smoking reduction for ages 18+, but 42% (53%) for persons ages 18-24. Much of the gain occurred since Canada relaxed NVP restrictions. NVP-related 2012-2020 smoking reductions yielded 100,000 smoking-attributable deaths averted from 2012 to 2060. CONCLUSION: Smoking prevalence in Canada, especially among younger adults, declined more rapidly once NVPs became readily available. The emergence of NVPs into the Canadian marketplace has not slowed the decline in smoking.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».