Prevalence and correlates of negative side effects from vaping nicotine: Findings from the 2020 ITC four country smoking and vaping survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study examined prevalence and correlates of self-reported negative side effects from nicotine vaping product (NVP) use among people who currently or recently vape. METHODS: This cross-sectional study analysed data from 3906 adults (aged 18+ years) from the 2020 ITC Four Country Smoking and Vaping Survey (Canada, US, England and Australia) who reported they had ever smoked cigarettes and were either currently vaping daily/weekly or had vaped in the last month. Participants were asked about experiencing and seeking medical advice for any negative side effects from vaping in the past month. Logistic regressions were used to estimate prevalence and identify correlates. RESULTS: Overall, 87.1 % reported no negative side effects from vaping. The most common side effects were throat irritation (5.8 %), cough (5.5 %), and mouth irritation (4.1 %). The top two that led to seeking medical advice were: mouth irritation (46.8 %) and loss of taste (45.2 %). Those more likely to self-report side effects were younger, male, currently smoking (vs quit), vaping for <6 months (vs >1 year), using disposables or cartridges/pods (vs tanks), using vapes with nicotine (vs without nicotine), using menthol/mint flavour (vs sweet flavour), currently smoking (vs quit), believing vaping causes various diseases (e.g., heart disease), and believing that vaping is equally/more harmful than smoking. CONCLUSION: Negative side effects associated with NVP use were rare and mainly minor in all four countries. Shorter duration of vaping, concurrent smoking while vaping and perceptions of greater vaping harms relative to smoking were associated with more reported negative side effects attributed to vaping.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».