Volumetric choice experiment to estimate the impact of e-cigarette and heated tobacco product characteristics on substitution and complementary use among adults who smoke cigarettes and recently initiated e-cigarette use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study addresses the limited evidence of the impact of product characteristics on demand for and the substitutability of electronic cigarettes (e-cigarettes) or heated tobacco products for combusted cigarettes among people who smoke and have newly begun to use e-cigarettes. METHODS: A sample of 318 adults who smoke and recently initiated/reinitiated e-cigarette use participated in an online volumetric choice experiment in 2020-2021 to assess stated preferences for consumption and own and cross-price elasticities of three e-cigarette options (cig-a-like, vape pen or tank, closed pod system), heated tobacco product (IQOS) and their usual brand of cigarettes. Product attributes manipulated were price, flavour, level of harm, how well the product reduces cravings to smoke, and how discretely the product can be used. Multilevel zero-inflated negative binomial models were used to model the purchased quantities. RESULTS: Cigarettes were preferred over all alternatives. However, demand for cig-a-likes, but not IQOS, increased when cigarette prices were higher. Higher prices for e-cigarettes and IQOS did not increase demand for cigarettes. The odds of buying e-cigarettes/IQOS were higher when their harm was stated as low or unknown versus being similar to cigarettes (ie, very high). Other attributes (including various flavour options) were not significantly associated with demand for e-cigarettes or IQOS. CONCLUSIONS: People who smoke and recently began using e-cigarettes might substitute cig-a-likes for cigarettes when cigarette prices are higher. Policies to increase the cost of combusted cigarettes as well as communicate lower relative harm and low absolute harm of e-cigarettes may facilitate switching behaviour.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».