Effect of Electronic Cigarettes on Oral Microbial Flora
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite well-documented adverse effects of tobacco consumption, cigarettes use is still rising and part of this increase is related to the popularization of alternative electronic nicotine delivery devices, such as electronic cigarettes (ECs). The aim of the performed research was to assess the effect of electronic cigarettes aerosol on the oral microbiota, using culture methods.
 Methodology: 30 ten-week-old WAG rats (female 76-81 g and male 86-94 g) were randomly distributed in two groups, as follows: Group 1 – control animals (n = 10); Group 2 – EC aerosol exposed (n = 20). EC aerosol exposures were carried out by using the Boyarchuck chamber. During the study, the rat oral microbiota were collected four times: at the beginning of the experiment, on the 30th, 60th and 90th days. Microorganisms were identified using standard microbiological techniques.
 Results: EC exposure to Group 2 rats resulted in a depletion of colonies commensal microbes and a greater incidence of atypical species such as Klebsiella pneumoniae, Acinetobacter lwoffii, Candida albicans compared to Group 1 on day 90. The test of independence between frequency distibution of opportunistic microbes and duration of EC exposure showed a significance for Klebsiella pneumoniae – χ2= 8.017, p=0.0456, Acinetobacter lwoffii – χ2= 36.772, p=0.0001, and Candida albicans – χ2=8.689, p=0.0337.
 Conclusions: The impact of electronic cigarettes facilitated colonization of the oral cavity by opportunistic bacteria and yeast.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».