Exposure to secondhand and thirdhand smoke in private vehicles: Measurements in air and dust samples
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to estimate airborne nicotine concentrations and nicotine, cotinine, and tobacco-specific nitrosamines (TSNAs) in settled dust from private cars in Spain and the UK. We measured vapor-phase nicotine concentrations in a convenience sample of 45 private cars from Spain (N = 30) and the UK (N = 15) in 2017–2018. We recruited non-smoking drivers (n = 20), smoking drivers who do not smoke inside the car (n = 15), and smoking drivers who smoke inside (n = 10). Nicotine, cotinine, and three TSNAs (NNK, NNN, NNA) were also measured in settled dust in a random subsample (n = 20). We computed medians and interquartile ranges (IQR) of secondhand smoke (SHS) and thirdhand smoke (THS) compounds according to the drivers’ profile. 24-h samples yielded median airborne nicotine concentrations below the limit of quantification (<LOQ) (IQR:<LOQ- < LOQ) in non-smokers’ cars, 0.23 μg/m3 (IQR:0.18–0.45) in cars of smokers not smoking inside, and 3.53 μg/m3, (IQR:1.74–6.38) in cars of smokers smoking inside (p < 0.001). Nicotine concentrations measured only while travelling increased to 21.44 μg/m3 (IQR:6.60–86.15) in cars of smokers smoking inside. THS concentrations were higher in all cars of smokers, and specially in cars of drivers smoking inside (nicotine: 38.9 μg/g (IQR:19.3–105.7); NNK: 28.5 ng/g (IQR:26.6–70.2); NNN: 23.7 ng/g (IQR:14.3–55.3)), THS concentrations being up to six times those in non-smokers’ cars. All cars of smokers had measurable SHS and THS pollution, the exposure levels were markedly higher in vehicles of drivers where smoking took place. Our results evidence the need for policies to prohibit smoking in vehicles, but also urge for more comprehensive strategies aiming towards the elimination of tobacco consumption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».