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Enregistrement W2036179026 · doi:10.1097/ftd.0b013e3181957a3b

Methods for Quantification of Exposure to Cigarette Smoking and Environmental Tobacco Smoke: Focus on Developmental Toxicology

2009· review· en· W2036179026 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Drug Monitoring · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Research Resources
Mots-clésCotinineTobacco smokeNicotineEnvironmental healthBiomarkerMedicineCigarette smokeExposure assessmentSmokeless tobaccoCigarette smokingRecall biasToxicologyPathologyTobacco useInternal medicineBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Active and passive smoking have been associated with an array of adverse effects on health. The development of valid and accurate scales of measurement for exposures associated with health risks constitutes an active area of research. Tobacco smoke exposure still lacks an ideal method of measurement. A valid estimation of the risks associated with tobacco exposure depends on accurate measurement. However, some groups of people are more reluctant than others to disclose their smoking status and exposure to tobacco. This is particularly true for pregnant women and parents of young children, whose smoking is often regarded as socially unacceptable. For others, recall of tobacco exposure may also prove difficult. Because relying on self-report and the various biases it introduces may lead to inaccurate measures of nicotine exposure, more objective solutions have been suggested. Biomarkers constitute the most commonly used objective method of ascertaining nicotine exposure. Of those available, cotinine has gained supremacy as the biomarker of choice. Traditionally, cotinine has been measured in blood, saliva, and urine. Cotinine collection and analysis from these sources has posed some difficulties, which have motivated the search for a more consistent and reliable source of this biomarker. Hair analysis is a novel, noninvasive technique used to detect the presence of drugs and metabolites in the hair shaft. Because cotinine accumulates in hair during hair growth, it is a unique measure of long-term, cumulative exposure to tobacco smoke. Although hair analysis of cotinine holds great promise, a detailed evaluation of its potential as a biomarker of nicotine exposure, is needed. No studies have been published that address this issue. Because the levels of cotinine in the body are dependent on nicotine metabolism, which in turn is affected by factors such as age and pregnancy, the characterization of hair cotinine should be population specific. This review aims at defining the sensitivity, specificity, and clinical utilization of different methods used to estimate exposure to cigarette smoking and environmental tobacco smoke.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,297 · 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