A Systematic Review and Meta-analysis of Associations between E-cigarette Use among Nontobacco Users and Combustible Cigarette Smoking Intentions
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The potential association between e-cigarette use and cigarette smoking persists as an important public health issue. Strictly adhering to AMSTAR 2 and PRISMA guidelines, our evidence synthesis examined the association between e-cigarette use among non-tobacco users and the intention to smoke cigarettes.Methods: We searched 3 databases from January 1, 2007 to April 26, 2023 and screened search results according to the PICOS review method. Results: We synthesized 20 demographically adjusted studies on smoking intention, including related outcome measures of willingness/openness/curiosity to smoke cigarettes and susceptibility to smoke cigarettes. All studies suggested a significant association between e-cigarette use and intention to smoke according to measures of experimental e-cigarette use (i. e., ever or current use, and not established and/or regular use). Conclusions: Studies defining e-cigarette use according to measures of established and/or regular use, and that adequately controlled for specific confounding variables representing common liabilities between e-cigarette use and cigarette smoking are limited in the evidence base. Thus, currently there is limited evidence to support an association between e-cigarette use and the intention to smoke cigarettes. Future research should apply measures of regular and/or established e-cigarette use that adequately account for confounding variables that consider common liabilities between e-cigarette use and cigarette smoking. Doing so would enable the findings to support robust determinations regarding any potential association between e-cigarette use and the intention to smoke 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 | 0,018 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».