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Enregistrement W2344957558 · doi:10.1111/add.13394

A framework for evaluating the public health impact of e-cigarettes and other vaporized nicotine products

2016· review· en· W2344957558 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

RevueAddiction · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of WaterlooOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute on Drug AbuseFood and Drug Administration
Mots-clésNicotineEnvironmental healthPublic healthPopulationTobacco industryTobacco harm reductionSmoking cessationBusinessPopulation healthMedicineToxicologyPublic economicsTobacco useEconomicsPsychiatryBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of vaporized nicotine products (VNPs), especially e-cigarettes and, to a lesser extent, pressurized aerosol nicotine products and heat-not-burn tobacco products, are being adopted increasingly as an alternative to smoking combusted products, primarily cigarettes. Considerable controversy has accompanied their marketing and use. We propose a framework that describes and incorporates patterns of VNP and combustible cigarette use in determining the total amount of toxic exposure effects on population health. We begin by considering toxicity and the outcomes relevant to population health. We then present the framework and define different measures of VNP use; namely, trial and long-term use for exclusive cigarette smokers, exclusive VNP and dual (cigarette and VNP) use. Using a systems thinking framework and decision theory we considered potential pathways for current, former and never users of VNPs. We then consider the evidence to date and the probable impacts of VNP use on public health, the potential effects of different policy approaches and the possible influence of the tobacco industry on VNP and cigarette use.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,273 · 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