Biomarkers of Exposure Among “Dual Users” of Tobacco Cigarettes and Electronic Cigarettes in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: "Dual use" refers to the concurrent use of tobacco cigarettes (smoking) and electronic cigarettes (e-cigarettes; vaping). Although dual use is common among e-cigarette users, there is little evidence regarding biomarkers of exposure among dual users and how these change under different conditions of product use. METHODS: A nonblinded within-subjects crossover experiment was conducted with adult daily dual users (n = 48) in Ontario, Canada. Participants completed three consecutive 7-day periods in which the use of tobacco cigarettes and e-cigarettes was experimentally manipulated, resulting in four study conditions: Dual use, Tobacco cigarette use, E-cigarette use, and No product use. Repeated measures models were used to examine changes in product use and biomarkers of exposure. RESULTS: Compared to dual use, cotinine remained stable when participants exclusively smoked (p = .524), but significantly decreased when they exclusively vaped (p = .027), despite significant increases in e-cigarette consumption (p = .001). Levels of biomarkers of exposure to toxicants, including carbon monoxide (CO), 1-hydroxypyrene (1-HOP), and 4-(methylnitrosamino)-1-(3-pyridyl)-1-butanol (NNAL), were significantly lower when participants exclusively vaped than when they engaged in dual use (CO = -41%, p < .001; 1-HOP = -31%, p = .025; NNAL = -30%, p = .017). Similar findings were observed among participants abstaining from both products as compared to dual use (CO: -26%, p < .001; 1-HOP = -14% [ns]; NNAL = -35%, p = .016). In contrast, levels of biomarkers of exposure increased when participants exclusively smoked as compared to dual use (CO = +21%, p = .029; 1-HOP = +23%, p = .048; NNAL = +8% [ns]). CONCLUSIONS: Although dual use may reduce exposure to tobacco smoke constituents to some extent, abstaining from smoking is the most effective way to reduce such exposure. IMPLICATIONS: Public health authorities should clearly communicate the relative risk of e-cigarettes and tobacco cigarettes to the general public, focusing on two salient points: (1) e-cigarettes are not harmless, but they are less harmful than tobacco cigarettes; and (2) using e-cigarettes while smoking may not necessarily reduce health risks; therefore, consumers should stop smoking completely to maximize potential health benefits.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».