Inflammation and Oxidative Stress from E-cigarette Exposure: Implications for COPD and Asthma
Notice bibliographique
Résumé
Currently, little is known about the effects of e-cigarette use on chronic respiratory diseases, due to their relative novelty. This review compiles data on the cellular effects of e-cigarette use with population data on disease incidence to determine potential risk for COPD and asthma development, two of the most prevalent respiratory diseases. We searched the Google Scholar database for studies on e-cigarette exposure and levels of inflammation and oxidative stress in human cells and e-cigarette users, as well a population studies analyzing e-cigarette use and respiratory disease incidence. All reviewed studies found significant increases in inflammatory biomarkers, as well as pro-inflammatory cytokines, demonstrating a correlation between e-cigarette use and a pro-inflammatory affect. Our findings suggest e-cigarette vapor contains reactive oxygen species, and that exposure increases cellular oxidation and lowers antioxidant power. Every population study we reviewed found significant correlations between COPD and e-cigarette use, and asthma and e-cigarette use. These population studies cannot provide causational data, though the basic cellular data provides support for causative effects. Further research should investigate the link between the cellular and population data to identify causation and understand the impact of e-cigarette use on disease rates.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».