Cigarette ignition propensity, smoking behavior, and toxicant exposure: A natural experiment in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study used a 'pre-post' research design to measure the impact of the Canadian reduced ignition propensity law on cigarette toxicity and smoking behavior among Canadian smokers. METHOD: The study was conducted in Ontario, Canada over a ten-month period in 2005-2006, consisting of 4 laboratory visits (baseline N = 61, final N = 42). At Visit 1, questionnaire data and biospecimens were collected. During the following 24 hours, participants smoked 5 cigarettes ad libitum through a topography recording device and collected their cigarette butts. Visit 2 consisted of a questionnaire and smoking one cigarette to measure laboratory topography values. After ten months, these procedures were repeated. RESULTS: Generalized estimating equations, with law status (pre and post) as a fixed within-subject factor, were used to determine changes in behavior and biomarker exposure. Overall, there were no significant differences in smoking topography, breath carbon monoxide, and saliva cotinine pre-post law (p>0.1). However, analyses revealed a significant increase in the summed concentrations of hydroxyfluorene metabolites (N = 3),, and 1-hydroxypyrene in urine, with at notable increase in hydroxyphenanthrene metabolites (N = 3) (pΣhydroxyfluorene = 0.013, 22% increase; p1-hydroxypyrene = 0.018, 24% increase; pΣhydroxyphenanthrene = 0.061, 17% increase). CONCLUSION: While the results suggest no change in topography variables, data showed increases in exposure to three PAH biomarkers following reduced ignition propensity implementation in Canada. These findings suggest that human studies should be considered to evaluate policy impacts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».