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Enregistrement W4414290348 · doi:10.2196/73032

Examining How Oral Nicotine Pouches Are Trending on TikTok: A Qualitative Descriptive Study

2025· article· en· W4414290348 sur OpenAlexaffvenue
Ashmeet Mand, Karlee Fonteyne, L C Struik

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchDescriptive researchNicotinePerceptionContent analysisQualitative analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Oral nicotine pouches (ONPs) have become a popular alternative nicotine product in recent years, especially among youth. This is concerning given the substantial health risks associated with nicotine use at an early age. Social media channels that are popular among youth (eg, TikTok) are being used to promote ONPs. Understanding the ways that individuals communicate about ONPs on popular social media, like TikTok, is critical for informing public health efforts aimed at protecting youth from the harms of nicotine. OBJECTIVE: This study aimed to explore how ONPs (specifically Zyns) are represented on TikTok. METHODS: Through a qualitative descriptive design, TikTok videos were collected and analyzed. A total of 250 TikTok videos were screened under the hashtags #zyn, #zyns, and #nicotinepouch, with 132 included for final analysis. Analysis was guided by the Braun and Clarke thematic analysis approach. Collaborative coding ensured reliability and supported the identification of key themes in the videos. RESULTS: The following five themes emerged: (1) the Zyn movement (58/132, 43.9%), which relays how ONPs have become a popular culture trend; (2) "boy heaven" (28/132, 21.2%), which showcases the dominance of male use; (3) unintended negative consequences (18/132, 13.6%), which reveals how negative side effects are downplayed; (4) product design: life does not need to stop (13/132, 9.8%), which highlights how ONPs enable nicotine consumption anywhere at any time; and (5) physical benefits: "It's like IcyHot for your mouth" (6/132, 4.5%), which brings forward positive sensory experiences with ONP use. Overall, the content heavily condoned ONP use and normalized it, with male individuals disproportionately represented as the primary users of ONPs. CONCLUSIONS: This study reveals TikTok's influence in shaping the perceptions of ONPs as trendy and relatively harmless, especially among youth. The findings highlight how these products can quickly become embedded in youth culture through popular social media channels. The findings also underscore the need for more restrictions on the content that is so readily available to youth.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,327
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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