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Enregistrement W4385799049 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.28805

Youth Use of e-Cigarette Flavor and Device Combinations and Brands Before vs After FDA Enforcement

2023· article· en· W4385799049 sur OpenAlexaff
Karin A. Kasza, David Hammond, Jessica L. Reid, Cheryl Rivard, Andrew Hyland

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCenter for Tobacco ProductsNational Institutes of Health
Mots-clésMedicinePopulationNicotineEnvironmental healthEnforcementDemographyAdvertisingBusinessPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The US Food and Drug Administration's Center for Tobacco Products (CTP) prioritized its enforcement efforts against nontobacco, nonmenthol (ie, sweet)-flavored cartridge e-cigarettes in February 2020. Within-person e-cigarette initiation, continuation, and switching behaviors among youth are unknown following CTP's prioritized enforcement efforts. Objective: To describe transitions in youths' e-cigarette flavor/device combination use, brand use, nicotine use, and frequency of use following CTP's e-cigarette enforcement prioritization. Design, Setting, and Participants: The US population-based, nationally representative Population Assessment of Tobacco and Health cohort study included data collected in 2019 and 2021 from youth aged 12 to 17 years. The data were analyzed from February to June 2023. Exposure: e-cigarette use (past 30 days), flavor/device combination used, brand used, nicotine use, and frequency of use. Main Outcomes and Measures: Transitions in e-cigarette use, flavor/device combination used, brand used, nicotine use, and frequency of use between 2019 and 2021 among 9088 youth aged 12 to 17 years in 2019; prevalence of e-cigarette use, flavor/device combination used, and brand used in 2019 (n = 8771) and 2021 (n = 5574) among youth aged 14 to 17 years in each year. Results: The 2019 sample included 8771 youth. The population of those aged 12 to 17 years was 49.0% female (95% CI, 48.7%-49.3%) and 51.0% male (95% CI, 50.8%-51.3%). Participants were 15.4% Black (95% CI, 15.0%-15.7%), 24.1% Hispanic (95% CI, 23.9%-24.4%), 75.9% non-Hispanic (95% CI, 75.6%-76.1%), 69.1% White (95% CI, 68.5%-69.8%), and 15.5% another race (95% CI, 14.9%-16.1%). Among youth ages 12 to 17 years who did not use e-cigarettes in 2019, 531 (6.5%) initiated use in 2021 (95% CI, 5.9%-7.1%); among them, 415 (76.8%) initiated with a combination other than a sweet cartridge (95% CI, 72.2%-80.8%). Among youth ages 12 to 17 who used e-cigarettes in 2019, 360 (47.8%) continued use in 2021 (95% CI, 44.0%-51.1%). Continuation rates were similar for those who used sweet-cartridge e-cigarettes (144 [51.5%]; 95% CI, 45.7%-57.3%) and those who used other combinations (204 [47.6%]; 95% CI, 42.8%-52.4%) in 2019. Among those who continued e-cigarette use in 2021, 121 (84.0%) of those who used sweet-cartridge e-cigarettes in 2019 switched to a different combination (95% CI, 77.0%-89.2%). Overall, among youth who used e-cigarettes in 2021, 177 (53%) used a sweet-disposable combination, 32 (11%) used a sweet-cartridge, and no individual brand was used by more than 10%. Conclusions and Relevance: The results of this longitudinal cohort study of youth in the US suggest that most youth who initiated or continued e-cigarette use in 2021 used flavor/device combinations that were excluded from CTP's enforcement priorities. Restrictions and enforcement efforts that only cover a subset of products may be ineffective at preventing youth flavored e-cigarette use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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