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Enregistrement W4401214730 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.23960

E-Cigarette Characteristics and Cigarette Cessation Among Adults Who Use E-Cigarettes

2024· article· en· W4401214730 sur OpenAlexaff
Karin A. Kasza, Cheryl Rivard, Maciej Ł. Goniewicz, Geoffrey T. Fong, David Hammond, K. Michael Cummings, Andrew Hyland

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of WaterlooOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésMedicineSmoking cessationPopulationElectronic cigaretteDiscontinuationEnvironmental healthDemographySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Population-level health outcomes associated with e-cigarettes depend in part on the association between e-cigarettes and combustible cigarette cessation. The US Food and Drug Administration has authority to regulate e-cigarette characteristics, including flavor and device type. Objective: To investigate whether e-cigarette characteristics are associated with cigarette cessation behaviors among adults in the US population who use e-cigarettes. Design, Setting, and Participants: This cohort study was conducted using longitudinal data collected in 2014 to 2021 by the Population Assessment of Tobacco and Health Study, a population-based, US nationally representative study. Participants were sampled from the civilian noninstitutionalized population using a 4-staged, stratified sampling design. Data were weighted and analyzed from 1985 adults ages 21 or older who smoked cigarettes daily and had used e-cigarettes in the past 30 days. Data were analyzed in May 2021 to May 2024. Exposures: The following e-cigarette characteristics were assessed: use frequency (daily and nondaily), flavor type (tobacco, menthol or mint, sweet, and combination), device type (disposable, cartridge, and tank), and year of data collection as a proxy for the evolving e-cigarette marketplace. Main Outcomes and Measures: The following cigarette cessation behaviors were assessed: making a cigarette quit attempt, cigarette cessation among individuals who made a quit attempt, and overall cigarette discontinuation regardless of quit attempts. Associations were evaluated between e-cigarette characteristics (assessed at baseline in 1 approach and assessed at follow-up in another approach) and cigarette cessation outcomes, controlling for demographic, cigarette smoking, and other e-cigarette use characteristics. Results: The study sample consisted of 1985 participants representing adults in the population (mean age, 40.0 years [95% CI, 39.2-40.9 years]; 49.4% [95% CI, 46.3%-52.6%] male; 11.4% [95% CI, 9.6%-13.4%] Black, 80.7% [95% CI, 77.8%-83.3%] White, and 8.0% [95% CI, 6.3%-10.0%] other race; 9.2% [95% CI, 7.5%-11.2%] Hispanic). Daily vs nondaily e-cigarette use was associated with greater overall cigarette discontinuation rates (12.8% [95% CI, 9.1%-17.7%] vs 6.1% [95% CI, 4.8%-7.7%]; adjusted odds ratio [aOR], 2.26 [95% CI, 1.34-3.81]), and use of e-cigarettes in 2019 to 2021 vs 2014-2015 to 2015-2016 was also associated with greater overall cigarette discontinuation rates (12.0% [95% CI, 8.8%-16.0%] vs 5.3% [95% CI, 2.9%-9.3%]; aOR, 2.75 [95% CI, 1.13-6.67]). Use of menthol or mint vs tobacco flavor e-cigarettes was associated with greater overall cigarette discontinuation rates (9.2% [95% CI, 6.6%-12.8%] vs 4.7% [95% CI, 3.0%-7.1%]; aOR, 2.63 [95% CI, 1.32-5.27]) only when assessing e-cigarette use at baseline. E-cigarette device type was not associated with cigarette discontinuation rates in adjusted analyses. Conclusions and Relevance: In this study, daily e-cigarette use and use of e-cigarettes in 2019 to 2021 were consistently associated with greater cigarette discontinuation rates. These findings suggest that research focused on e-cigarettes marketed in recent years is needed to inform product regulation and public health policy decisions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations21
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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