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Enregistrement W4386305597 · doi:10.1001/jamaophthalmol.2023.3852

Ocular Symptoms in Adolescents and Young Adults With Electronic Cigarette, Cigarette, and Dual Use

2023· letter· en· W4386305597 sur OpenAlexaff
Anne Xuan-Lan Nguyen, Shivani Mathur Gaiha, Sukyung Chung, Bonnie Halpern‐Felsher, Albert Y. Wu

Notice bibliographique

RevueJAMA Ophthalmology · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineHeadachesItchingOdds ratioElectronic cigaretteYoung adultCross-sectional studyContact lensDemographyPediatricsOphthalmologyInternal medicineDermatologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Despite increasing use of cigarettes and electronic cigarettes (e-cigarettes) and related health effects among youth, few studies have reported their effects on eyes. Objective: To examine the frequency and severity of ocular symptoms (ocular discomfort, pain, burning, itching, redness, dryness, glare, blurriness, strain, and headaches) in young e-cigarette and cigarette users. Design, Setting, and Participants: In an observational cross-sectional study, a survey conducted in May 6 to 14, 2020, asked participants about use (ever, past 30 days, and past 7 days) of e-cigarettes and cigarettes. The participants included US individuals aged 13 to 24 years. Main Outcomes and Measures: Associations between vision-related outcomes (general vision, severity/frequency of ocular symptoms) and tobacco use were analyzed using weighted multivariable logistic regressions, adjusting for sociodemographic factors, contact lens use, and other combustible use. Results: There were 2168 never users, 2183 ever users, 1092 past 30-day users, and 919 past 7-day users of e-cigarettes; 55.9% of e-cigarette ever users also used cigarettes (dual users). Of the 4351 respondents, 63.8% identified as female, and mean (SD) age was 19.1 (2.9) years. Between 1.1% and 3.9% of ever dual users reported severe to very severe ocular symptoms; between 0.9% and 4.3% reported daily symptoms, which was higher than the proportion of symptoms in e-cigarette- or cigarette-only users. Past 7-day dual users had more severe itching (adjusted odds ratio [AOR], 2.37; 95% CI, 1.36-4.13; P = .002), redness (AOR, 2.58; 95% CI, 1.50-4.46; P = .001), dryness (AOR, 2.89; 95% CI, 1.64-5.08; P < .001), glare (AOR, 2.56; 95% CI, 1.50-4.35; P = .001), blurriness (AOR, 2.47; 95% CI, 1.36-4.50; P = .003), headaches (AOR, 2.31; 95% CI, 1.34-4.00; P = .003); and more frequent pain (AOR, 3.45; 95% CI, 2.09-5.68; P < .001), burning (AOR, 3.08; 95% CI, 1.86-5.09; P < .001), and redness (AOR, 2.72; 95% CI, 1.69-4.36; P < .001) than all other participants. Past 30-day dual users had more severe dryness (AOR, 2.65; 95% CI, 1.61-4.36; P < .001) and more frequent pain (AOR, 3.33; 95% CI, 2.12-5.21; P < .001) than all other participants. Ever dual users experienced more severe dryness (AOR, 1.60; 95% CI, 1.05-2.43; P = .03) and blurriness (AOR, 1.79; 95% CI, 1.21-2.64; P = .003) and more frequent pain (AOR, 1.69; 95% CI, 1.13-2.53; P = .01) and blurriness (AOR, 1.63; 95% CI, 1.13-2.36; P = .009) than never users. Conclusions and Relevance: In this cross-sectional US study, adolescents and young adult users of both e-cigarettes and cigarettes had a higher likelihood of experiencing severe and frequent ocular symptoms, with past 7-day users reporting more symptoms than past 30-day users or ever users. These findings provide additional reasons for users of e-cigarettes and cigarettes to reduce their tobacco use to possibly prevent or minimize ocular symptoms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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