Occurrence of metals in e-cigarette liquids: Influence of coils on metal leaching and exposure assessment
Notice bibliographique
Résumé
Electronic cigarettes are generally recognized as a safer alternative than conventional cigarettes. Nevertheless, previous research suggests metal (loid) leaching due to coil contact, potentially transferring to the e-liquid and its aerosolized form. In this study, Cr, Cd, Ni, and Pb levels were measured by inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) on 17 samples of e-liquids with different chemical properties (e.g., pH, nicotine content, flavoring, free-base, and nicotine salts). Twelve e-liquids were then put in contact with 36-gauge Kanthal A-1, Nichrome 80, Stainless steel 317 L and disposable coils such as Juul, and Aspire BVC for three days at 200-250 °C for 1 h each day. Metal levels expressed as mean (standard deviation) metal concentration, were below detection (Cd) to very low in bottle samples (Ni ≤ 76 (18); Pb ≤ 16 (1.5); and Cr ≤ 386 (15.6) μg/kg). In the coil extracts, varying concentrations of the same metal (loid) were found, indicating that metal leaching capacity may differ per sample. All samples contained Ni and Cr, followed by Pb to a much lesser extent. Cd levels were mostly below detection limits. Coil + e-liquid combinations with the highest Ni, Cr, and Pb concentrations were: Aspire BVC + Melon 0 mg/mL: Ni = 1.22 E+04 (281); Aspire BVC + Hit Nicotine 40 mg/mL: Cr = 864 (116); and Nichrome 80 + Melon 0 mg/mL: Pb = 56 (5) μg/kg. Overall, results suggest that nicotine salts at 40 mg/mL enhance Cr and Ni transfer. Stainless steel 317 L released very low metal concentrations. A conservative screening level risk characterization showed that 10.5% and 3.5% of the coil extracts may exceed Ni and Cr (III) safe concentrations, respectively. In the aerosol phase, 8.8% of samples might be above Ni equivalent daily dose for chronic exposure and 1.8% for intermediate exposure. Further studies on coil metal leaching could aid in establishing coil manufacturing regulations.
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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 ».