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Enregistrement W7036595650

Characteristics of nicotine vaping products used by participants in the 2016 ITC Four Country Smoking and Vaping Survey

2019· article· en· W7036595650 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNatural product bioactivities and synthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNicotineMultinomial logistic regressionCohortDescriptive statisticsLogistic regressionSample (material)Bivariate analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractBackground and AimsThe regulatory environment for nicotine vaping products (NVPs) varies widely across countries and this will probably affect the devices used, nicotine content and usage, and hence the ability of NVPs to substitute for cigarettes. We aimed to describe the types of NVPs used by current vapers in four countries with varying regulatory and enforcement approaches toward the marketing and sale of NVPs.MethodsData are from wave 1 (July–November 2016) of the ITC Four Country Smoking and Vaping Survey (4CV1), conducted among a cohort of current and former smokers, and current NVP users (n = 5147 adults; ≥ 18 years) in Australia (AU), Canada (CA), England (EN) and the United States (US) reporting either current daily, weekly or occasional NVP use. Devices were described by type, brand, voltage variability and refill capacity. Refill solutions were described by flavour and nicotine content. Descriptive statistics and bivariate analyses were conducted on the overall sample and stratified by country. A multinomial logistic regression examined factors associated with device preference across the whole sample.ResultsThe types of NVPs used differed by pattern of use and country. Exclusive, daily vapers were more likely to use refillable pen‐shaped devices [odds ratio (OR) = 10.0] or refillable box‐shaped devices (OR = 5.4) than disposable cigalike devices, when compared with other (non‐daily/dual) users. Nearly all respondents reported using flavoured NVPs, fruit (28.3%) being the most common flavour. Refillable devices were the most popular: refillable box‐shaped devices were more commonly reported by vapers in AU (36.8%) and US (31.4%), whereas in EN (47.4%) and CA (29.7%), vapers more often reported using refillable pen‐style devices. Most users also reported that their products contained nicotine, even in CA (87.8%) and AU (91.2%), where vaping products containing nicotine were technically illegal.ConclusionsIn Australia, Canada, England and the United States in 2016, refillable nicotine vaping products were the most common type of nicotine vaping products used by daily vapers. Most daily vapers reported using flavoured e‐liquids/refills (with variance across countries) and most reported using products that contain nicotine, even where vaping products with nicotine were banned.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,212 · 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
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

Citations0
Publié2019
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