Biomarkers of Potential Harm among Adult Cigarette and Smokeless Tobacco Users in the PATH Study Wave 1 (2013–2014): A Cross-sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While smokeless tobacco (ST) causes oral cancer and is associated with cardiovascular diseases, less is known about how its effects differ from other tobacco use. Biomarkers of potential harm (BOPH) can measure short-term health effects such as inflammation and oxidative stress. METHODS: We compared BOPH concentrations [IL6, high-sensitivity C-reactive protein, fibrinogen, soluble intercellular adhesion molecule-1 (sICAM-1), and F2-isoprostane] across 3,460 adults in wave 1 of the Population Assessment of Tobacco and Health study (2013-2014) by tobacco use groups: primary ST users (current exclusive ST use among never smokers), secondary ST users (current exclusive ST use among former smokers), exclusive cigarette smokers, dual users of ST and cigarettes, former smokers, and never tobacco users. We estimated geometric mean ratios using never tobacco users, cigarette smokers, and former smokers as referents, adjusting for demographic and health conditions, creatinine (for F2-isoprostane), and pack-years in smoker referent models. RESULTS: BOPH levels among primary ST users were similar to both never tobacco users and former smokers. Most BOPH levels were lower among ST users compared with current smokers. Compared with never tobacco users, dual users had significantly higher sICAM-1, IL6, and F2-isoprostane. However, compared with smokers, dual users had similar biomarker levels. Former smokers and secondary ST users had similar levels of all five biomarkers. CONCLUSIONS: ST users have lower levels of inflammatory and oxidative stress biomarkers than smokers. IMPACT: ST use alone and in combination with smoking may result in different levels of inflammatory and oxidative stress levels.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».