Constituents of smoke from cigarettes made from diverted nicotine replacement therapy patches
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Anecdotes of nicotine replacement therapy patch misuse associated with the introduction of smoke-free prisons have been reported by media internationally, including Canada in 2006, New Zealand in 2011 and Australia in 2014. This study identifies chemical compounds released through diverted nicotine replacement therapy patches when they are smoked. DESIGN AND METHODS: Two samples were produced: (i) shredded 21 mg nicotine replacement therapy patches rolled with tea leaves into a cigarette; and (ii) patches boiled in water and tea leaves, and then dried tea leaves rolled into a cigarette. The smoke was tested for nicotine, caffeine and toxins. High-performance liquid chromatography, mass spectrometry and spectrophotometry were used to detect the presence and quantity of nicotine and caffeine. A specialised laboratory was contracted to test the presence of toxins. RESULTS: Nicotine was liberated when the two samples were burnt but not if the nicotine replacement therapy patches were boiled in water alone. High concentrations of formaldehyde, acetaldehyde, acrolein, toluene, xylene and heavy metals were also released. DISCUSSION AND CONCLUSION: Nicotine is released when diverted nicotine replacement therapy patches are smoked, as are caffeine and harmful toxins. These toxins have the potential to cause short- and long-term health damage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».