A Systematic Review of Predictors of Vaping Cessation Among Young People
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Understanding the factors influencing vaping cessation among young people is crucial for targeted interventions. This review aimed to summarize the individual and environmental factors that predict vaping cessation-related behaviors in the young population. METHODS: We systematically searched five databases for studies investigating predictors of vaping cessation behaviors among young people aged 10-35 years. Studies that examined predictors of cessation of cigarettes, other tobacco products, cannabis vaping, and studies evaluating efficacy of cessation interventions were excluded. Quality in Prognosis Studies tool was used to assess risk of bias. RESULTS: We found 24 studies analyzing predictors of intention to quit vaping (n = 15), quit attempts (n = 11), and vaping abstinence (n = 7). Most studies had low risk of bias, except for study attrition. We identified 107 predictors and grouped them into "probable," "possible," "insufficient evidence," "probably unrelated," and "inconsistent direction" categories. For "probable" predictors, we found 11 for intention to quit, eight for quit attempts and five for vaping abstinence. Overall, harm perception of vaping, current other tobacco products use, frequency of use, and level of nicotine dependence were common "probable" predictors across three outcomes, with low harm perception of vaping, dual use, and poly tobacco use associated with decreased intention to quit and quit attempts in younger population (~10-19 years). CONCLUSIONS: Predictive modeling studies investigating vaping cessation-related behaviors among young people are still limited. Future research should specifically study the natural history of vaping in youth in different jurisdictions, populations, and age groups to expand our knowledge in this area. IMPLICATIONS: We identified and categorized predictors of intention to quit vaping, quit attempts, and vaping abstinence among young people. While the "probable" predictors can inform public health and policymakers to plan targeted vaping cessation programs for high-risk populations, raising public harm perception of vaping and encouraging to quit other tobacco products might increase intention to quit and quit attempts among younger population. However, the "possible," "insufficient evidence" and "inconsistent direction" predictors need further testing by future prospective longitudinal research. Additionally, we emphasized the significance of appropriate study designs, conducting research across various jurisdictions, and different population groups to obtain comprehensive insights.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».