E-Cigarette Brand Use by Race/Ethnicity in a US Sample of Adolescent and Young Adult E-Cigarette Users, 2022–2023
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To determine whether e-cigarette brand use varies according to race/ethnicity among adolescent and young adult e-cigarette users. AIMS AND METHODS: Data are from a cross-sectional online survey of respondents aged 15-24 years (January 2022-June 2023; 300 unique respondents/week). The analytic sample was restricted to current e-cigarette users (n = 6387). Respondents selected their usual brand and reported frequency of past 30-day e-cigarette use (in days). ANOVAs measured differences in frequency of use by usual brand, stratified by race/ethnicity. Linear regression identified changes in usual brand over time by race/ethnicity, controlling for age and use of other tobacco/nicotine products. RESULTS: One-quarter (25.6%) of Black and 22.2% of Hispanic e-cigarette users reported JUUL as their usual brand, compared to those who are White (15.7%) or another race (16.5%). Puff Bar was the second-most reported brand among Black (15.1%) or Hispanic (16.6%) e-cigarette users, to a greater extent than White (7.8%) e-cigarette users. Frequency of use varied significantly according to respondents' usual brand when stratified by race/ethnicity (p < .001). CONCLUSIONS: Across all racial and ethnic categories, frequency of use was greater for brands marketed with more flavor options and containing nicotine (EB Design, SMOK, Hyde, and Vuse). Despite declines in popularity, Black or Hispanic respondents report using JUUL and Puff Bar to a greater extent than other respondents, and vape less frequently than White non-Hispanic respondents regardless of brand. As e-cigarette brands continue to proliferate, monitoring e-cigarette brand selection by race/ethnicity can inform studies of nicotine exposure, polyuse, and health disparities. IMPLICATIONS: Our study demonstrates the importance of research methods to detect rapidly changing patterns of e-cigarette use by race/ethnicity and age. The inclusion of measures capturing brand use can detect evidence of product features and targeted marketing that may have consequences for patterns of tobacco use and nicotine exposure among these groups.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».