Trends in vaping and nicotine product use among youth in Canada, England and the USA between 2017 and 2022: evidence to inform policy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preventing uptake of nicotine products among youth remains a central objective of tobacco control policy. Comparing trends in the use of nicotine across countries provides an opportunity to identify emergent product trends and to evaluate 'natural experiments' in policies. METHODS: Repeat cross-sectional data were analysed from eight waves of the International Tobacco Control Youth Tobacco and Vaping Survey, conducted between 2017 and 2022. Non-probability samples of youth aged 16-19 years in Canada, England and the USA (N=104 473) completed online surveys including measures on vaping, smoking and use of other nicotine products. This paper summarises findings across the 5-year period of the study, as part of a comprehensive report on key indicators of youth vaping in the three countries. RESULTS: The youth nicotine market has rapidly evolved across the three countries, with different patterns of combustible and non-combustible product use in Canada, the USA and England. These changes are primarily attributable to trends in youth vaping: following declines during the initial COVID-19 pandemic period, by 2022, vaping prevalence neared pre-pandemic levels in the USA and Canada, and reached record highs in England. Notable shifts also occurred in the types of vaping products used by youth, including increased use of disposable, nicotine salt-based products. Additional findings are reported on a range of policy-relevant indicators, including for vaping products, promotions and purchasing. CONCLUSIONS: Patterns of nicotine use among youth have rapidly evolved in recent years due to the proliferation of nicotine products, the COVID-19 pandemic and the emerging impact of policy measures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».