Exposure to Potentially Harmful E-Cigarette Emissions via Vape Tricks: Protocol for a Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The number of adolescents and adults using e-cigarettes, referred to as vaping, has dramatically increased. E-cigarettes can be used to perform vape tricks by inhaling and exhaling the e-cigarette aerosol in patterns to create visual effects or large clouds. To create these effects, the puffing patterns associated with vape tricks may be different than standard ad-lib e-cigarette usage. The prevalence of vape tricks and the harm associated with exposure to e-cigarette emissions when performing vape tricks is currently unknown. OBJECTIVE: Our objectives are to characterize duration, heart rate, respiratory rate, tidal volume, minute volume, and physical activity metrics associated with the performance of vape tricks and to characterize the emission of e-cigarettes when performing vape tricks in a manner suitable to inform novel exposure modeling. METHODS: The study will recruit e-cigarette users with a history of performing vape tricks. Data collection will occur in two different sessions. In the first session, participants will be asked to puff on their e-cigarette as they normally would for 20 minutes. The second session will be a vape tricks session, where users will be asked to perform a series of up to five different vape tricks with their e-cigarette. Data will be collected through screener surveys, in-person interviews, video recordings, a personal exposure monitor, and a biometric garment. RESULTS: Data analysis is pending and scheduled to take place in the fall of 2019. CONCLUSIONS: This study will be used to assess the feasibility of using a biometric garment to complement environmental and observational data. The approach may provide greater insight into the health risks of performing vape tricks compared to typical e-cigarette use. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/12304.
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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 | 0,036 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,025 |
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 ».