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Enregistrement W4410889643 · doi:10.2196/67163

Attitudes Toward Alternative Tobacco and Nicotine Products and Their Association With Lifestyle Habits: Protocol for the MINERVA International Observational Cohort Study

2025· article· en· W4410889643 sur OpenAlexvenueno aff
Darío Gregori, Honoria Ocagli, Noor Muhammad Khan, Giulia Lorenzoni, Konstantina Thaleia Pilali, Francesca Angioletti, Aslıhan Şentürk Acar, Paola Berchialla, Danila Azzolina, Matteo Martinato

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintObservational studyAssociation (psychology)Protocol (science)NicotineMedicineEnvironmental healthCohort studyAlternative medicineAdvertisingPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Traditional smoking is widely recognized as a public health issue, with established risks that include cardiovascular, respiratory, and cancer-related health impacts. Recently, alternative tobacco and nicotine products (ATNPs), such as electronic cigarettes, have gained popularity as potentially safer substitutes for traditional tobacco use. However, there remains uncertainty regarding the health effects of ATNPs, which require comprehensive research to evaluate their risks and potential benefits compared to conventional smoking. OBJECTIVE: The aim of this multicenter observational study, MINERVA (My Changing Lifestyles Our Research and Everyone Health), is to examine the interplay between traditional smoking and the potential effect of switching to ATNPs in culturally diverse European countries. METHODS: Data collection will be conducted through a structured web-based questionnaire and administered using a snowball sampling technique, which relies on the referrals and network connections of initial participants. A link will be provided for participants to access the questionnaire. Responders who express a willingness to participate in the study cohort will be recontacted at least twice a year to ensure continuity in their participation, and they will be asked to complete the same questionnaire during these follow-up assessments. This approach allows for the gathering of useful information over an extended period and the assessment of any changes or trends in the data that may emerge over time. Using social media for data collection, the research explores real-time attitudes and experiences related to smoking, with a particular focus on participants' receptiveness to transitioning to nonconventional tobacco products. Statistical analysis will include descriptive statistics, and logistic regression models will examine associations. Nonlinear trends will be assessed using restricted cubic splines. Analyses will be conducted in R software with relevant statistical packages. RESULTS: The MINERVA study began in June 2023, and data collection is still in progress. As of January 2025, 7535 participants had been enrolled in Italy, of whom 4862 have consented to a follow-up. Preliminary analyses are currently being conducted. CONCLUSIONS: The study underscores the importance of ongoing research to inform evidence-based policies and interventions, emphasizing the role of social media surveys in capturing diverse perspectives and facilitating longitudinal studies for a deeper understanding of the health implications of transitioning from traditional smoking to ATNPs. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/67163.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,005

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.

Tête enseignante Opus0,271
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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