Abstract WP185: Relationship Between E-cigarette Smoking And Stroke - A NHANES Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Tobacco use is a known risk factor for stroke and other cardiovascular diseases. However, the relationship between e-cigarette smoking and stroke is largely unknown. Hypothesis: This study aims to assess the effect of e-cigarettes among people who have had a history of stroke. Methods: A cross-sectional survey was performed using the NHANES database from 2015 to 2018 in the US population. We identified participants 18 or older with a history of stroke and their smoking habits (e-cigarette, traditional, and dual smoking). The chi-square test, unpaired t-test, and multivariable logistic regression models were used to examine the association of e-cigarette consumption among the stroke population. Results: Out of a total of 266,058 respondents, 79,825 were smokers [E-cigarette: 7,756 (9.72%); Traditional: 48,625(60.91%), Dual smokers: 23,444 (29.37%)] Overall prevalence of stroke was 5.41% (n=4194) amongst various types of smokers. Amongst females with stroke, the prevalence of e-cigarette use was higher compared to traditional smoking. (36.36% vs 33.91%; p<0.001) Mexican Americans (21.21% vs. 6.02%) and other Hispanics (24.24% vs. 7.70%) had a higher prevalence of e-cigarette use than traditional smoking. (p<0.001) E-cigarette smokers were having an early onset of stroke in comparison with dual and traditional smokers. (Median age in years: 48 vs. 50 vs. 59, respectively; p<0.001). Stroke was more prevalent amongst traditional smokers compared to e-cigarette and dual smokers (6.75% vs. 1.09% vs. 3.72% p<0.001). In multivariable logistic regression analysis, the odds of having a history of stroke were higher amongst e-cigarettes in comparison with traditional smokers. (aOR:1.15; 95%CI: 1.15-1.16; p<0.001). Conclusion: Although stroke was more prevalent in traditional smokers, e-cigarette smokers had early-onset and higher odds of stroke compared to traditional smokers. More prospective studies are needed to evaluate the long-term effects and safety of e-cigarettes to mitigate the risk of cardio and cerebrovascular disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».