Social Media Exposure and Other Correlates of Increased e-Cigarette Use Among Adolescents During Remote Schooling: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Little is known about the role of exposure to e-cigarette-related digital content, behavioral and mental health factors, and social environment on the change in adolescent e-cigarette use during COVID-19 shelter-in-place orders and remote schooling. Objective: The aim of the study was to examine changes in adolescent e-cigarette use during shelter-in-place and remote schooling in association with exposure to e-cigarette-related digital content and other correlates: stronger e-cigarette dependence, feeling lonely, inability to socialize, e-cigarette use to cope with shelter-in-place, and the number of family members aware of participants' e-cigarette use. Methods: A cross-sectional survey conducted between August 2020 and March 2021 included 85 California adolescents (mean age 16.7, SD 1.2 years; 39/85, 46% identified as female and 37/85, 44% as Hispanic) who reported e-cigarette use in the past 30 days. Multivariable penalized logistic regressions determined associations adjusted for age, race and ethnicity, and mother's education. The outcome of increased e-cigarette use was defined as more frequent use of e-cigarettes of the same or stronger nicotine or tetrahydrocannabinol concentration. Results: Almost all respondents (83/85, 98%) reported using social media more since shelter-in-place, and 74% (63/85) reported seeing e-cigarette digital content. More than half (46/85, 54%) reported increased e-cigarette use during shelter-in-place. Most individuals who increased use were exposed to e-cigarette digital content (38/46, 83%) compared to those who did not increase e-cigarette use (25/39, 64%), but the association was nonsignificant after adjusting for demographics (adjusted odds ratio [AOR] 2.34, 95% CI 0.71-8.46). Respondents who felt lonely (AOR 3.33, 95% CI 1.27-9.42), used e-cigarettes to cope with shelter-in-place (AOR 4.06, 95% CI 1.39-13.41), or had ≥2 family members aware of participants' e-cigarette use (AOR 6.42, 95% CI 1.29-39.49) were more likely to report increased e-cigarette use. Conclusions: Almost all participants reported using social media more during shelter-in-place, with many respondents reporting increased e-cigarette use, and significant associations with loneliness and use to cope with shelter-in-place. Future interventions should consider leveraging digital platforms for e-cigarette use prevention and cessation and address the mental health consequences of the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».