Application of toxicological risk assessment principles to the chemical constituents of cigarette smoke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide a hazard prioritisation for reported chemical constituents of cigarette smoke using toxicological risk assessment principles and assumptions. The purpose is to inform prevention efforts using harm reduction. DATA SOURCES: International Agency for Research on Cancer Monographs; California and US Environmental Protection Agency cancer potency factors (CPFs) and reference exposure levels; scientific journals and government reports from the USA, Canada, and New Zealand. STUDY SELECTION: This was an inclusive review of studies reporting yields of cigarette smoke constituents using standard ISO methods. DATA EXTRACTION: Where possible, the midpoint of reported ranges of yields was used. DATA SYNTHESIS: Data on 158 compounds in cigarette smoke were found. Of these, 45 were known or suspected human carcinogens. Cancer potency factors were available for 40 of these compounds and reference exposure levels (RELs) for non-cancer effects were found for 17. A cancer risk index (CRI) was calculated by multiplying yield levels with CPFs. A non-cancer risk index (NCRI) was calculated by dividing yield levels with RELs. Gas phase constituents dominate both CRI and NCRI for cigarette smoke. The contribution of 1,3-butadiene (BDE) to CRI was more than twice that of the next highest contributing carcinogen (acrylonitrile) using potencies from the State of California EPA. Using those potencies from the USEPA, BDE ranked third behind arsenic and acetaldehyde. A comparison of CRI estimates with estimates of smoking related cancer deaths in the USA showed that the CRI underestimates the observed cancer rates by about fivefold using ISO yields in the exposure estimate. CONCLUSIONS: The application of toxicological risk assessment methods to cigarette smoke provides a plausible and objective framework for the prioritisation of carcinogens and other toxicant hazards in cigarette smoke. However, this framework does not enable the prediction of actual cancer risk for a number of reasons that are discussed. Further, the lack of toxicology data on cardiovascular end points for specific chemicals makes the use of this framework less useful for cardiovascular toxicity. The bases for these priorities need to be constantly re-evaluated as new toxicology information emerges.
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 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 | 0,033 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».