Harm perceptions across vaping product features: An on‐line cross‐sectional survey of adults who smoke and/or vape in the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Vaping products are diverse with a wide variety of features, and popular products change rapidly. This study examined the features and types of vaping products that people who smoke and/or vape perceive contribute to the health harms of vaping. DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: This was a cross-sectional survey co-designed with adults who smoked/vaped and pre-registered. An on-line survey (November 2022) was used of a convenience sample of adults in the United Kingdom who smoked and/or vaped (n = 494). MEASUREMENTS: As primary outcomes, respondents were asked to select any of 15 vaping product features they perceived might have any effect on the health harms of vaping (for each: selected, not selected). Independent variables were smoking/vaping status (smoke and vape; vape, formerly smoked; vape, never regularly smoked; smoke, do not currently vape); relative vaping harm perceptions [less harmful than smoking (accurate), equally/more harmful than smoking or do not know/refused (other)]. Binary logistic regressions were used to compare outcomes by current vaping/smoking status and relative harm perceptions, adjusting for age and sex. FINDINGS: Most people (54.7%) selected between one and three features. The most frequently selected were nicotine concentration (62.2%) and amount of e-liquid consumed (59.1%), followed by nicotine type (e.g. salt or freebase; 33.0%), source/purchase location (25.3%), flavours (24.7%), temperature to heat e-liquid (21.1%), heat produced by device (20.9%), e-liquid brand (20.9%), amount of emissions (18.6%), device type (e.g. disposable, pod, tank; 17.2%), material of tank (17.0%), power/wattage (13.0%), device brand (8.1%), device size (4.1%) and device weight (2.4%). Higher nicotine concentrations, more e-liquid and salt (versus freebase) nicotine were perceived to confer greater harms. Disposables were perceived as slightly more harmful than reusable devices. There were few differences by current vaping/smoking status and between those with accurate (versus other) harm perceptions of vaping relative to smoking (P > 0.05 for most contrasts, adjusting for age and sex). CONCLUSIONS: Certain features and types of vaping products [higher nicotine concentrations, more e-liquid consumed and salt (versus freebase) nicotine] were perceived to confer greater health harms among a sample of UK adults who smoked and/or vaped. Findings are consistent with pervasive misperceptions that nicotine is a major cause of harm, although e-liquid volume is likely to contribute to harms.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».