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Enregistrement W4361017243 · doi:10.1093/ntr/ntad049

Influence of Tobacco Variety and Curing on Free Radical Production in Cigarette Smoke

2023· article· en· W4361017243 sur OpenAlexaboutno aff
Zachary T. Bitzer, Leanne E. Mocniak, Neil Trushin, Michael Smith, John P. Richie

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteU.S. Food and Drug AdministrationCenter for Tobacco ProductsNational Institutes of Health
Mots-clésChemistryRadicalNicotineSmokeTobacco smokeSidestream smokeEnvironmental chemistryCigarette smokeCarcinogenFood scienceOrganic chemistryToxicologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Cigarette smoke contains highly reactive free radicals thought to play an important role in tobacco smoke-induced harm. Previously, large variations in free radical and toxicant output have been observed in commercial cigarettes. These variations are likely because of cigarette design features (paper, filter, and additives), tobacco variety (burley, bright, oriental, etc.), and tobacco curing methods (air, sun, flue, and fire). Previous reports show that tobacco varieties and curing methods influence the production of tobacco smoke constituents like the tobacco-specific carcinogen nicotine-derived nitrosamine ketone (NNK). AIMS AND METHODS: We evaluated free radical, nicotine, and NNK production in cigarette smoke from cigarettes produced with 15 different types of tobacco. Gas-phase free radicals were captured by spin trapping with N-tert-butyl-α-phenylnitrone and particulate-phase radicals were captured on a Cambridge Filter pad (CFP). Both types of radicals were analyzed using electron paramagnetic resonance spectroscopy. Nicotine and NNK were extracted from the CFP and analyzed by gas chromatography flame ionization detection and liquid chromatography-mass spectrometry, respectively. RESULTS: Gas-phase radicals varied nearly 8-fold among tobacco types with Saint James Perique tobacco producing the highest levels (42 ± 7 nmol/g) and Canadian Virginia tobacco-producing the lowest levels (5 ± 2 nmol/g). Nicotine and NNK levels in smoke varied 14-fold and 192-fold, respectively, by type. Gas-phase free radicals were highly correlated with NNK levels (r = 0.92, p < .0001) and appeared to be most impacted by tobacco curing method. CONCLUSIONS: Altogether, these data suggest that tobacco types used in cigarette production may serve as a target for regulation to reduce harm from cigarette smoking. IMPLICATIONS: Variations in cigarette free radical and NNK levels vary based on the tobacco variety and curing method. Reducing the ratio of high-producing free radical and NNK tobacco types offer a potential tool for regulators and producers looking to reduce toxicant output from cigarettes.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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