Public Health Interventions Targeting the Prevention of Adolescent Vaping: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite a brief decline during the COVID-19 pandemic, vaping behaviors among adolescents continue to be an international public health concern because of associated health risks and harms. A thorough investigation of existing interventions preventing adolescent vaping is needed to help address this public health crisis and reduce serious and avoidable vaping-related health risks. We reviewed the literature to identify public health interventions aimed at preventing adolescent vaping and summarized their key components and outcome measures. DESIGN: We conducted a scoping review of the literature using the Joanna Briggs Institute methodology searching in MEDLINE, CINAHL, Embase, PubMed, PsycINFO, ProQuest, and Web of Science. Two reviewers screened 589 records for relevance. Studies from any location, reported in English, and described vaping prevention interventions targeting adolescents were included. Records were excluded if they were reported in other languages, published outside the review timeframe, lacked an evaluation, focused on cessation-based interventions, or were review articles. Data extracted included intervention type, key components, and outcome measures. RESULTS: Thirty-eight included articles were identified and categorized into three intervention categories: school-based, public education/risk communication campaigns, and public policies/government regulations. Key components of the interventions included format, duration, and topics. Formats varied from single to multi-sessions. Prominent topics covered included risks and harms associated with vaping, and the most frequently reported outcome measures used were knowledge, attitudes, and beliefs. CONCLUSION: Our findings summarize existing public health interventions found in the literature and insights into approaches used to address the global adolescent vaping crisis.
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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 | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».