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Enregistrement W4303188618 · doi:10.3389/fpubh.2022.959622

Chronic health effects associated with electronic cigarette use: A systematic review

2022· review· en· W4303188618 sur OpenAlexafffund
Rania Wasfi, Felix Bang, Margaret de Groh, André Champagne, Arum Han, Justin J. Lang, Steven McFaull, Alexandria Melvin, Andrew Pipe, Shika Saxena, W. Douglas Thompson, Emily Warner, Stéphanie A. Prince

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensStatistics CanadaUniversity of OttawaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesHealth CanadaMenofia UniversityAlexandria UniversityPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineElectronic cigaretteMEDLINEStatistical significanceFamily medicineEnvironmental healthInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Over the last decade, e-cigarette use has been on the rise but with growing health concerns. The objective of this systematic review was to update findings for chronic health outcomes associated with e-cigarette use from the 2018 National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (NASEM) report. Methods: Three bibliographic databases were searched to identify studies comparing the chronic health effects of e-cigarette users (ECU) to non-smokers (NS), smokers, and/or dual users indexed between 31 August 2017 and 29 January 2021. Two independent reviewers screened abstracts and full texts. Data were extracted by one reviewer and verified by a second one. Outcomes were synthesized in a narrative manner using counts and based on statistical significance and direction of the association stratified by study design and exposure type. Risk of bias and certainty of evidence was assessed. The protocol was prospectively registered on Open Science Framework https://osf.io/u9btp. Results: A total of 180 articles were eligible. This review focused on 93 studies for the 11 most frequently reported outcomes and from which 59 reported on daily e-cigarette use. The certainty of evidence for all outcomes was very low because of study design (84% cross-sectional) and exposure type (27% reported on exclusive ECU, i.e., never smoked traditional cigarettes). Overall, the summary of results for nearly all outcomes, including inflammation, immune response, periodontal and peri-implant clinical parameters, lung function, respiratory symptoms, and cardiovascular disease, suggested either non-significant or mixed results when daily ECU was compared to NS. This was also observed when comparing exclusive ECU to NS. The only notable exception was related to oral health where most (11/14) studies reported significantly higher inflammation among daily ECU vs. NS. Compared to the smokers, the exclusive-ECUs had no statistically significant differences in inflammation orperiodontal clinical parameters but had mixed findings for peri-implant clinical parameters. Conclusions: This review provides an update to the 2018 NASEM report on chronic health effects of e-cigarette use. While the number of studies has grown, the certainty of evidence remains very low largely because of cross-sectional designs and lack of reporting on exclusive e-cigarette exposure. There remains a need for higher quality intervention and prospective studies to assess causality, with a focus on exclusive e-cigarette use.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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