Use of disposable e‐cigarettes among youth who vape in Canada, England and the United States: Repeat cross‐sectional surveys, 2017–2023
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To measure changes over time (between 2017 and 2023) in disposable e-cigarette use and popular brands among youth in Canada, England and the United States (US) who vaped. DESIGN: Nine waves of repeat cross-sectional data from the International Tobacco Control Policy Evaluation Project (ITC) Youth Tobacco and Vaping Survey. SETTING: Online surveys conducted in Canada, England and the US between 2017 and 2023. PARTICIPANTS: Youth aged 16 to 19 years who had vaped in the past 30 days (n = 19 710). MEASUREMENTS: Usual type (disposable, cartridge/pod, tank) and brand of e-cigarette used; covariates sex at birth, age, race/ethnicity, cigarette smoking status, vaping on ≥20 of the past 30 days. FINDINGS: In 2017, the majority of youth who vaped in the past 30 days reported using refillable tank e-cigarettes, whereas disposable e-cigarettes were the least commonly used product type in Canada (10.0%), England (8.6%) and the US (14.4%). Cartridge/pods overtook tank devices in Canada and the US by 2020; however, by 2023, disposables were the leading type of e-cigarette used by youth who vaped in all three countries (Canada = 58.5%; England = 83.2%; US = 67.3%). The shift to disposables occurred among all socio-demographic groups, with few differences by vaping and smoking status. The percentage of youth who vaped that reported 'no usual' brand also decreased substantially from 2017 (29% to 42%) to 2023 (11% to 17%). The rise of disposable e-cigarettes appeared to be driven primarily by individual brands in the US (Puff Bar in 2020/2021, Elf Bar in 2022/2023) and England (Elf Bar in 2022/2023). CONCLUSIONS: The e-cigarette market has evolved rapidly with notable shifts in the types of e-cigarettes used by youth who vape in Canada, England and the United States. Although the timing differed across countries, major shifts in device types appear to be driven by individual brands and were often accompanied by increases in vaping prevalence among youth.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».