Desires and Needs for Quitting Both e-Cigarettes and Cigarettes Among Young Adults: Formative Qualitative Study Informing the Development of a Smartphone Intervention for Dual Tobacco Cessation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dual use of both e-cigarettes and cigarettes is popular among young adults and may lead to greater nicotine dependence and additive adverse health effects than single-product use. However, existing cessation programs target quitting either e-cigarettes or cigarettes, highlighting a need for interventions to help young adults quit both products (ie, dual tobacco cessation). OBJECTIVE: This formative study is part of a larger project to develop a smartphone intervention for dual tobacco cessation among young adults. This study aimed to (1) explore desires for and experiences with quitting both e-cigarettes and cigarettes and (2) identify needs and preferences for dual tobacco cessation intervention programming. METHODS: Semistructured interviews were conducted to elicit the need for and experience with dual tobacco cessation among 14 young adults (18-29 years old) recruited through Instagram (Meta) advertisements in 2023. We conducted a thematic analysis to identify common themes related to quitting experiences and cessation needs. RESULTS: Participants expressed a strong desire for dual tobacco cessation and had attempted to quit both tobacco products, mostly "cold turkey." The priority product for quitting first varied by the individual's perceived harm or level of consumption. Targets for dual tobacco cessation interventions included (1) highlighting the health effects of dual tobacco use compared with single product use, (2) providing cessation support to quit one prioritized product while cutting down the other product with the explicit goal to quit both, (3) emphasizing unique facilitators and barriers to quitting each product (eg, unpleasant smell of cigarettes facilitating smoking cessation and accessibility and flavors of e-cigarettes hindering vaping cessation), and (4) addressing co-use of tobacco with alcohol or cannabis. Participants wanted personalized interventions through smartphone apps that would tailor support to their tobacco use patterns and unique quitting goals and needs. They also suggested presenting intervention content in multimedia (eg, videos, graphic pictures, quizzes, and games) to increase engagement. CONCLUSIONS: This study provides important insights into young adults' experiences, needs, and preferences for dual tobacco product cessation. We highlight important targets for future smartphone apps to deliver personalized and tailored support to meet the heterogeneous needs and preferences of young people who want to quit using both e-cigarettes and cigarettes.
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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 | 0,013 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».