Cigarettes, ENDS Use, and Chronic Obstructive Pulmonary Disease Incidence: A Prospective Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Understanding the relationship between ENDS use and chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and other respiratory conditions is critical. However, most previous studies have not fully adjusted for cigarette smoking history. METHODS: Using Waves 1-5 of the U.S. Population Assessment of Tobacco and Health study, the association between ENDS use and self-reported incident COPD was examined among adults aged 40+ years using discrete-time survival models. Current ENDS use was measured as a time-varying covariate, lagged by 1 wave, defined as established daily or some days of use. Multivariable models were adjusted for baseline demographics (age, sex, race/ethnicity, education), health characteristics (asthma, obesity, exposure to second-hand smoke), and smoking history (smoking status and cigarette pack years). Data were collected between 2013 and 2019, and the analysis was conducted in 2021-2022. RESULTS: Incident COPD was self-reported by 925 respondents during the 5-year follow-up. Before adjusting for other covariates, time-varying ENDS use appeared to double COPD incidence risk (hazard ratio=1.98, 95% CI=1.44, 2.74). However, ENDS use was no longer associated with COPD (adjusted hazard ratio=1.10, 95% CI=0.78, 1.57) after adjusting for current cigarette smoking and cigarette pack years. CONCLUSIONS: ENDS use did not significantly increase the risk of self-reported incident COPD over a 5-year period once current smoking status and cigarette pack years were included. Cigarette pack years, by contrast, remained associated with a net increase in COPD incidence risk. These findings highlight the importance of using prospective longitudinal data and adequately controlling for cigarette smoking history to assess the independent health effects of ENDS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».