Patterns of e-cigarette use and interest in cessation among current users in Ontario: An online cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Use of electronic cigarettes, commonly referred to as vaping, has increased substantially in recent years. Our present study aimed to explore vaping patterns and factors that may associated with intention to quit among participants in Ontario, Canada. In this original survey, a total of 757 participants over the age of 15 and currently using e-cigarettes were invited to complete an online survey via social media advertisement about vaping. We included participants who used any type of vaping device. Binary logistic regression modelling was applied to assess patterns of vaping with intention to quit. Of the 757 participants, 44.2% were under 25 years old, and 57.2% were male. Notably, 29.1% of respondents tried vaping before 18 years of age and 34.6% vaped regularly at 18 or younger. Of the sample, 81.4% reported vaping daily and 63.1% vaped more than 10 times a day. Almost half (49.6%) reported consuming more than 10 mg of nicotine per day, 23.8% were consuming more than 20mg of nicotine per day, and 6.2% were consuming more than 40mg of nicotine per day. Among respondents, 41.3% were interested in quitting. Regression analysis revealed that younger individuals, those consuming nicotine, and those with higher levels of nicotine dependence were more inclined to quit. Additionally, those who perceive vaping to be more harmful and more addictive showed a greater intention to quit. Conversely, individuals who perceive vaping to be less harmful or addictive than smoking were significantly less likely to quit. Our results also indicated that those who were vaping to quit smoking (42.7%), vaping socially (40.4%) and vaping to manage a mental health issue (37.2%) had the highest intention to quit. Those who vaped as it was healthier than smoking (32.3%), due to the flavours (33.6%), and financial reasons (34.5%) were least likely to want to quit. This study confirms that a large portion of e-cigarette users are young, daily users with high nicotine use and dependence. Given the high interest to quit vaping, there is a need for continued education, health promotion, prevention, and targeted treatment programs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».