Comparative risk assessment of tobacco smoke constituents using the margin of exposure approach: the neglected contribution of nicotine
Notice bibliographique
Résumé
Nicotine was not included in previous efforts to identify the most important toxicants of tobacco smoke. A health risk assessment of nicotine for smokers of cigarettes was conducted using the margin of exposure (MOE) approach and results were compared to literature MOEs of various other tobacco toxicants. The MOE is defined as ratio between toxicological threshold (benchmark dose) and estimated human intake. Dose-response modelling of human and animal data was used to derive the benchmark dose. The MOE was calculated using probabilistic Monte Carlo simulations for daily cigarette smokers. Benchmark dose values ranged from 0.004 mg/kg bodyweight for symptoms of intoxication in children to 3 mg/kg bodyweight for mortality in animals; MOEs ranged from below 1 up to 7.6 indicating a considerable consumer risk. The dimension of the MOEs is similar to those of other tobacco toxicants with high concerns relating to adverse health effects such as acrolein or formaldehyde. Owing to the lack of toxicological data in particular relating to cancer, long term animal testing studies for nicotine are urgently necessary. There is immediate need of action concerning the risk of nicotine also with regard to electronic cigarettes and smokeless tobacco.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».