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Enregistrement W4392475238 · doi:10.1177/1179173x241237216

E-Cigarette Brand Trends in the United States: An Investigation of Data From a Youth and Young Adult Sample and the E-Cigarette Retail Market (2022)

2024· article· en· W4392475238 sur OpenAlexaboutno aff
K. Elizabeth, Megan C Diaz, Adrian Bertrand, Shiyang Liu, Elizabeth C. Hair

Notice bibliographique

RevueTobacco Use Insights · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdvertisingElectronic cigaretteBusinessTobacco productTobacco controlQuarter (Canadian coin)Product (mathematics)Tobacco industrySurvey data collectionFood and drug administrationMarketingMedicineEnvironmental healthGeographyPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Electronic cigarettes (e-cigarettes) remain the most used tobacco product among young people in the United States (US). Given the need for current data on popular e-cigarette products, the current study leverages data from a rapid surveillance survey of young people and examines whether the top e-cigarette brands identified from this source align with US market data. Methodology: Data were obtained from current e-cigarette users (N = 4145) participating in the Truth Continuous Tracker Online (CTO; a cross-sectional tracking survey of 15-24 year-olds sourced from the national Dynata panel) and NielsenIQ retail scanner data, collected in 2022 and aggregated by quarter (Q1, Q2, and Q3). The top 15 e-cigarette brands were determined from respondents' endorsement in the Truth CTO and ranked total sales in NielsenIQ in nominal dollars. Results: Overall, 58% of e-cigarette brands overlapped across the Truth CTO and NielsenIQ data (60% for Q1, 47% for Q2 and 67% for Q3). Pod-based (JUUL; VUSE) and disposable (Hyde; Breeze Smoke) brands appeared as top brands in both datasets. Top brands were fairly consistent within and across quarters; though, more variability was found in the Truth CTO, relative to NielsenIQ. Many top brands were disposable. Conclusions: Results suggest that data from rapid surveillance and retail data can be used complementarily to characterize the popular e-cigarette brands currently on the US market. Many of these popular e-cigarette brands have yet to receive marketing granted orders under the US Food and Drug Administration, suggesting the need to continue monitoring e-cigarette brands among young people.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,218 · 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'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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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