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Enregistrement W4313499229 · doi:10.33915/etd.11459

Vaping During Pregnancy: Effects on Vascular and Behavioral Outcomes in Offspring

2022· dissertation· en· W4313499229 sur OpenAlexaff
Eiman A Aboaziza

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensCanadian Society for Exercise Physiology
Organismes subventionnairesCancer Institute, West Virginia UniversityNational Institutes of HealthDivision of Graduate EducationAmerican Heart Association
Mots-clésEnvironmental healthOffspringNicotinePregnancyScarcityStigma (botany)PopulationSAFERPublic healthMedicineElectronic cigaretteCotininePsychologyBusinessPsychiatryEconomicsNursingComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electronic cigarette (e-cig) use is increasing due to aggressive marketing, tempting flavors, and seemingly higher acceptability in the community (lesser perceived social stigma) despite unproven claims of safety. In an alarming trend, pregnant women smokers have turned to novel “modified risk” products, such as e-cigs, in response to heavy marketing of e-cigs as safer alternatives to cigarettes and a tool to help quit smoking. This is despite proven detrimental effects of nicotine on a growing fetus, and scarcity of information regarding toxicity of e-liquid (with and without nicotine) on child development. Moreover, rampant e-cig use among youth (nearly 4 million in 2018, CDC) reflects a growing population of experienced and addicted female users who may become pregnant. This project addresses this emerging public health issue by providing information regarding consequences of maternal e-cig use and its long-term effects on child health outcomes. It is established that both mother and fetus are vulnerable to environmental exposures during pregnancy. Prenatal exposure to nicotine leads to preterm births and is linked to adverse health, behavioral and cognitive outcomes in newborns. E-cigs have been shown to deliver physiologically significant amounts of nicotine to its users. Currently, little is known about the effects of e-cig use on perinatal and developmental outcomes and whether adverse effects can be attributed to nicotine delivery alone. Given the paucity of data, this overall goal project seeks to elucidate the impact of maternal e-cig use during pregnancy using an animal model to test cardiovascular and behavioral outcomes. The first objective of this work was to determine dose-dependent effects of maternal e-cig exposure on functional vascular outcomes in conduit and resistance vessel beds and to investigate potential pathways that lead to this impairment. The second objective is to evaluate the effect of on cognitive development and behavioral deficits in the pups and compare between levels of exposure. The hypothesis is that 1) maternal e-cig exposure will lead to increased arterial stiffness and reduced vascular reactivity in aorta and middle cerebral artery, and this impairment will be at least partially mediated by the nitric oxide pathway; and 2) pups exposed to e-cig aerosol in utero will demonstrate hyperactivity, exploratory behavior, and impaired spatial and aversive learning as well as impaired memory. The specific aims are to (1) determine dose-dependent effect of maternal e-cig vapor exposure (with and without nicotine) on arterial stiffness and vascular reactivity in offspring and (2) evaluate cognitive development

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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