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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».