RETRACTED: Effect Comparison of E-Cigarette and Traditional Smoking and Association with Stroke—A Cross-Sectional Study of NHANES
Dossier post-publication
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Tobacco use is one of the most significant risk factors for stroke. Besides traditional cigarettes and combustible products, the use of e-cigarettes and electronic nicotine delivery products has been widespread among young adults in the recent era. Furthermore, the trend of vaping has increased over the last decade. However, the relationship between e-cigarettes and stroke is largely unknown. The aim of this study was to evaluate the prevalence and identify the relationship between e-cigarette smoking and stroke. Methods: A cross-sectional study was performed using the NHANES database of the US population. Adults with a history of smoking were considered in our study and divided into three groups, e-cigarette users, traditional, and dual smokers. The Chi-squared test, Wilcoxon rank-sum test, and multivariable logistic regression analysis were used to identify the prevalence and association of e-cigarette consumption and stroke. Results: Out of a total of 266,058 respondents from 2015 to 2018, we found 79,825 respondents who smoked e-cigarettes (9.72%) or traditional (29.37%) or dual smoking (60.91%). Stroke prevalence among e-cigarette smokers was 1.57%. Stroke was more prevalent among traditional smokers than among e-cigarette smokers. (6.75% vs. 1.09%; p < 0.0001) E-cigarette smokers had early onset of stroke in comparison with traditional smokers. (median age: 48 vs. 59 years; p < 0.0001). Among females with stroke, the prevalence of e-cigarette use was higher in comparison with traditional smoking (36.36% vs. 33.91%; p < 0.0001). Among the stroke population, the prevalence of e-cigarette use was higher among Mexican-Americans (21.21% vs. 6.02%) and other Hispanics (24.24% vs. 7.70%) compared with traditional smoking (p < 0.0001). The regression analysis found higher odds of stroke history among e-cigarette users than traditional smokers [aOR: 1.15; 95% CI: 1.15−1.16)]. Conclusion: Though stroke was more prevalent in traditional smokers, the incidence of stroke was early-in-onset and was strongly associated with e-cigarette use compared to traditional smokers. We have also identified vascular effects of e-cigarettes components as possible triggers for the stroke.
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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 | 0,016 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».