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Enregistrement W4307068728 · doi:10.1038/s41533-022-00311-w

A systematic review of the effects of e-cigarette use on lung function

2022· review· en· W4307068728 sur OpenAlexafffund
Lucy Honeycutt, Katherine Huerne, Alanna Miller, Erica Wennberg, Kristian B. Filion, Roland Grad, Andrea S. Gershon, Carolyn Ells, Geneviève Gore, Andrea Benedetti, Brett D. Thombs, Mark J. Eisenberg

Notice bibliographique

Revuenpj Primary Care Respiratory Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcGill University Health CentreSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreMcGill UniversityUniversity of TorontoJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of CanadaMcGill University
Mots-clésMedicinePsycINFOMEDLINEWeb of scienceVital capacitySystematic reviewMeta-analysisCochrane LibraryPsychological interventionLung functionPhysical therapyIntensive care medicineInternal medicineLungDiffusing capacity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Given the increasing use of e-cigarettes and uncertainty surrounding their safety, we conducted a systematic review to determine the effects of e-cigarettes on measures of lung function. We systematically searched EMBASE, MEDLINE, and PsycINFO databases via Ovid, the Cochrane CENTRAL database, and the Web of Science Core from 2004 until July 2021, identifying 8856 potentially eligible studies. A total of eight studies (seven studying immediate effects and one long-term effects, 273 total participants) were included. The risk of bias was assessed using the Risk of Bias in Non-randomized Studies—of Interventions (ROBINS-I) and Cochrane risk of bias tools. These studies suggest that vaping increases airway resistance but does not appear to impact forced expiratory volume in one second (FEV 1) , forced vital capacity (FVC), or FEV 1 /FVC ratio. However, given the limited size and follow-up duration of these studies, larger, long-term studies are required to further determine the effects of e-cigarettes on lung function.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations43
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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