E-cigarette use among adolescents in Latin America: A systematic review of prevalence and associated factors
Notice bibliographique
Résumé
Electronic cigarettes, introduced as a safer tobacco alternative, have unintentionally exposed millions of youths to nicotine and harmful chemicals. Adolescence, a key period for forming lifelong habits, has seen rising e-cigarette use, particularly in developing regions like Latin America, warranting thorough investigation. To describe the prevalence and factors associated with e-cigarette use among adolescents in Latin America. A systematic review was conducted according to PRISMA guidelines, covering studies published between 2003 and May 2024. Database searches included PubMed/Medline, Web of Science, Scopus, Google Scholar, Scielo, and LILACS. A total of 582 studies were identified, of which 14 met the inclusion criteria. Study data were synthesized and assessed using the Newcastle-Ottawa Scale and Joanna Briggs Institute checklist. The prevalence of e-cigarette among adolescents in six Latin American countries ranged from 2.6 % to 64.2 %, with a pooled mean prevalence of 18.9 %, and lifetime use higher than current use. Key associated factors included male sex, concurrent use of tobacco and other substances, social influences, and exposure to online advertising. A widespread lack of knowledge regarding e-cigarette risks, coupled with limited regulatory oversight, may be contributing to higher usage rates. This review underscores critical gaps in data on adolescent e-cigarette use in Latin America and highlights the need for expanded research and targeted public health interventions. Nearly one-fifth of adolescents reported using e-cigarettes. Comprehensive prevention programs addressing factors associated with adolescent e-cigarette use in Latin America, involving diverse stakeholders and integrating education, school-based policies, social media campaigns, and policy restrictions, are strongly recommended. • E-cigarette use among Latin American adolescents ranges from 2.4 % to 64.2 %, with a pooled mean prevalence of 18.9 %. • Tobacco, substance use, and online ads are key factors linked to e-cigarette use in adolescents. • Knowledge gaps exist: 6 %–86 % of adolescents are unaware of e-cigarette risks. • Limited research exists in key countries, such as Brazil, Peru, Chile, and Uruguay. • Targeted prevention programs and stricter regulations are urgently needed.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».