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Enregistrement W4385604355 · doi:10.1093/ntr/ntad144

Impact of E-liquid Packaging on Vaping Product Perceptions Among Youth in England, Canada, and the United States: A Randomized Online Experiment

2023· article· en· W4385604355 sur OpenAlexaffabout
Erikas Simonavičius, Katherine East, Eve Taylor, Matilda Nottage, Jessica L. Reid, Deborah Arnott, Laura Bunce, Ann McNeill, David Hammond

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesMenzies Centre for Australian Studies, King's College London, University of LondonKing's College LondonNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute for Health Research Health Protection Research UnitDepartment of Health and Social CareNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthCancer Research UKImperial College LondonSociety for the Study of Addiction
Mots-clésAdvertisingPerceptionProduct (mathematics)Tobacco productRandomized controlled trialPsychologyPackaging and labelingEnvironmental healthMedicineBusinessMarketingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Vaping is not risk-free but can help those who smoke to reduce harm to health and stop smoking. However, packaging of vaping products, including e-liquids, appeals to youth and might facilitate vaping among nicotine-naïve people. Standardized packaging of vaping products could moderate the appeal of vaping among youth. This study assessed how youth interest in trying and perceived health harms of using e-liquids are associated with branded or standardized (white or olive) e-liquid packaging with different nicotine levels displayed. AIMS AND METHODS: A between-subject experiment with three packaging and two nicotine level conditions included youth (n = 13801) aged 16 to 19 from England, Canada, and the United States as a part of a cross-sectional online survey in August-September 2021. Participants' interest in trying and perceived harm of e-liquids were analyzed using logistic and multinomial regressions adjusted for age, sex, race or ethnicity, country, vaping, and smoking status. RESULTS: Compared with branded e-liquid packs, more youth reported no interest in trying e-liquids in white (aOR = 1.48, 95% CI = 1.34 to 1.64) or olive (aOR = 1.62, 95% CI: 1.47 to 1.80) standardized packs. Compared with branded e-liquid packs, more youth inaccurately perceived e-liquids in white (aOR = 1.22, 95% CI: 1.11 to 1.34) or olive (aOR = 1.29, 95% CI: 1.18 to 1.41) standardized packs as equally or more harmful than smoking. E-liquid nicotine levels displayed on packs were not associated with youth interest in trying or harm perceptions of using e-liquids. CONCLUSIONS: Among 16- to 19-year-old youth from England, Canada, and the United States, standardized packaging of e-liquids was associated with lower interest in trying and higher health risk perceptions. IMPLICATIONS: Branded packaging of vaping products appeal to youth and might prompt nicotine use among those who had never smoked. This study suggests that restricting branding elements on e-liquid packaging is associated with youth's lower interest in trying e-liquids and higher misperceptions that vaping is equally or more harmful than smoking. Standardized packaging might reduce appeal of vaping among youth, but its potential to discourage vaping for harm reduction should also be considered.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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