Epidemiological Evidence Associating Secondhand Smoke Exposure with Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper was to review the epidemiological literature examining the association between secondhand smoke (SHS) and cardiovascular disease (CVD). Specifically, we examined the various screening methods available in assessing smoking behaviour and quantifying nicotine absorption. Further, we considered the natural history of those exposed to SHS and the associated risk of CVD. We reviewed routine methods used to assess exposure to SHS; evaluated the utility of subjective screening questions regarding smoking behaviour and examined the efficacy of nicotine and cotinine biomarkers used to quantify SHS exposure in epidemiological and clinical-based research. Self-reporting is practical and cost-effective in identifying smoking behaviour patterns, but is subject to recall bias and underestimation of exposure, especially in the presence of children. Nicotine and cotinine biomarkers have proven valuable in quantifying tobacco smoke absorption and establishing biological plausibility. A combination of SHS self-reported and biomarker evaluation provide the most stringent method of establishing exposure. Sufficient evidence is reported in epidemiological research to support a causal association between SHS exposure and increased risks of CVD morbidity and mortality among both men and women. The risk of developing an acute cardiac syndrome or chronic lifetime coronary events is at least 30%. Similarly, reduction in the incidence of a myocardial infarction decreases by nearly 50% in the absence of SHS. Considering the biological plausibility and dose-response relationship between SHS and CVD, effective interventions that incorporate a comprehensive screening method of behavioral and biological measures of exposure coupled with efficacious treatment should elicit favorable change for at-risk populations.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».