Flavourings significantly affect inhalation toxicity of aerosol generated from electronic nicotine delivery systems (ENDS)
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: E-cigarettes or electronic nicotine delivery systems (ENDS) are designed to deliver nicotine-containing aerosol via inhalation. Little is known about the health effects of flavoured ENDS aerosol when inhaled. METHODS: Aerosol from ENDS was generated using a smoking machine. Various types of ENDS devices or a tank system prefilled with liquids of different flavours, nicotine carrier, variable nicotine concentrations and with modified battery output voltage were tested. A convenience sample of commercial fluids with flavour names of tobacco, piña colada, menthol, coffee and strawberry were used. Flavouring chemicals were identified using gas chromatography/mass spectrometry. H292 human bronchial epithelial cells were directly exposed to 55 puffs of freshly generated ENDS aerosol, tobacco smoke or air (controls) using an air-liquid interface system and the Health Canada intense smoking protocol. The following in vitro toxicological effects were assessed: (1) cell viability, (2) metabolic activity and (3) release of inflammatory mediators (cytokines). RESULTS: Exposure to ENDS aerosol resulted in decreased metabolic activity and cell viability and increased release of interleukin (IL)-1β, IL-6, IL-10, CXCL1, CXCL2 and CXCL10 compared to air controls. Cell viability and metabolic activity were more adversely affected by conventional cigarettes than most tested ENDS products. Product type, battery output voltage and flavours significantly affected toxicity of ENDS aerosol, with a strawberry-flavoured product being the most cytotoxic. CONCLUSIONS: Our data suggest that characteristics of ENDS products, including flavours, may induce inhalation toxicity. Therefore, ENDS users should use the products with caution until more comprehensive studies are performed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle