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Enregistrement W2053305069 · doi:10.3390/ijerph110100202

Toxic Metal Concentrations in Cigarettes Obtained from U.S. Smokers in 2009: Results from the International Tobacco Control (ITC) United States Survey Cohort

2013· article· en· W2053305069 sur OpenAlexafffund
Rosalie Caruso, Richard J. O’Connor, W. E. Stephens, K. Michael Cummings, Geoffrey T. Fong

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensUniversity of WaterlooOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésArsenicCadmiumTobacco controlEnvironmental healthCigarette smokingHeavy metalsEnvironmental chemistryChemistryToxicologyMedicinePublic healthInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smoking-related diseases can be attributed to the inhalation of many different toxins, including heavy metals, which have a host of detrimental health effects. The current study reports the levels of arsenic (As), cadmium (Cd), chromium (Cr), nickel (Ni), and lead (Pb) in cigarettes obtained from adult smokers participating in the 2009 wave of the ITC United States Survey (N = 320). The mean As, Cd, Cr, Ni, and Pb levels were 0.17, 0.86, 2.35, 2.21, and 0.44 µg/g, respectively. There were some differences in metal concentrations of cigarette brands produced by different manufacturers, suggesting differences in the source of tobaccos used by different companies. For Ni, there were significant pairwise differences between Philip Morris U.S. (PMUSA) and R.J. Reynolds (RJR) brands (PMUSA higher; p < 0.001), PMUSA and other manufacturer (OM) brands (PMUSA higher; p < 0.001), and RJR and OM brands (RJR higher; p = 0.006). For Cr, RJR brands had higher levels than did OM brands (p = 0.02). Levels of As, Cd, and Pb did not differ significantly across manufacturer groups (p > 0.10). Because of the variety of toxic heavy metals in cigarette tobacco, and their numerous negative health effects, metal content in cigarette tobacco should be reduced.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations146
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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