Ethical considerations of e-cigarette use for tobacco harm reduction
Notice bibliographique
Résumé
Due to their similarity to tobacco cigarettes, electronic cigarettes (e-cigarettes) could play an important role in tobacco harm reduction. However, the public health community remains divided concerning the appropriateness of endorsing a device whose safety and efficacy for smoking cessation remain unclear. We identified the major ethical considerations surrounding the use of e-cigarettes for tobacco harm reduction, including product safety, efficacy for smoking cessation and reduction, use among non-smokers, use among youth, marketing and advertisement, use in public places, renormalization of a smoking culture, and market ownership. Overall, the safety profile of e-cigarettes is unlikely to warrant serious public health concerns, particularly given the known adverse health effects associated with tobacco cigarettes. As a result, it is unlikely that the population-level harms resulting from e-cigarette uptake among non-smokers would overshadow the public health gains obtained from tobacco harm reduction among current smokers. While the existence of a gateway effect for youth remains uncertain, e-cigarette use in this population should be discouraged. Similarly, marketing and advertisement should remain aligned with the degree of known product risk and should be targeted to current smokers. Overall, the available evidence supports the cautionary implementation of harm reduction interventions aimed at promoting e-cigarettes as attractive and competitive alternatives to cigarette smoking, while taking measures to protect vulnerable groups and individuals.
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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 | 0,042 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».