Vaping and Mental Health Conditions in Children: An Umbrella Review
Notice bibliographique
Résumé
The e-cigarette (EC) epidemic began in the United States (US) in 2007; since 2014 EC is the most commonly used form of tobacco. However, the mental health implications of vaping are grossly unknown. The aim of this umbrella review is to provide astate-of-the-art summary of existing research concerning vaping and mental health conditions in children. Following the PRISMA Statement 2020 guidelines, a systematic search was conducted across PubMed, Cochrane Library, and Google Scholar up to April 15th, 2022 to locate relevant studies. The Joana Briggs Institute (JBI) methodology for umbrella reviews and quality appraisal tool was utilized. Six studies, pooling a total of 846,510 adolescents aged 21 years or below, were included by collating 85 primary clinical studies. Of these, 58.8% of the primary clinical studies originated in the US, with 4.7% from Canada, South Korea, and the United Kingdom each; 3.5% each from England and Taiwan; 2.4% each from Australia, France, Hawaii, Mexico, and Russia; and 1.2% each from Denmark, Greece, Hong Kong, Iceland, New Zealand, Poland, and Switzerland. Overall, significant associations were found between mental health outcomes, including depression and suicidality, among current EC users and those who had ever used EC. Compared to adolescents who had never used EC, both depression and anxiety were reportedly higher among EC users. Impulsive behaviors, reported as impulsivity, were also found to be correlated with the adoption of EC use. However, there is a lack of evidence regarding the impact of EC use on mental health outcomes in children. This umbrella review highlights the urgent need to further explore the effects of current EC use from a psychiatric and public health perspective.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».