Chronic exposure to E-cigarette aerosols potentiates atherosclerosis in a sex-dependent manner
Notice bibliographique
Résumé
Despite being designed for smoking cessation, e-cigarettes and their variety of flavors have become increasingly attractive to teens and young adults. This trend has fueled concerns regarding the potential role of e-cigarettes in advancing chronic diseases, notably those affecting the cardiovascular system. E-cigarettes contain a mixture of metals and chemical compounds, some of which have been implicated in cardiovascular diseases like atherosclerosis. Our laboratory has optimized in vivo exposure regimens to mimic human vaping patterns. Using these established protocols in an inducible (AAV-PCSK9) hyperlipidemic mouse model, this study tests the hypothesis that a chronic exposure to e-cigarette aerosols will increase atherosclerotic plaques. The exposures were conducted using the SCIREQ InExpose™ nose-only inhalation system and STLTH or Vuse products for 16 weeks. We observed that only male mice exposed to STLTH or Vuse aerosols had significantly increased plasma total cholesterol, triglycerides, and LDL cholesterol levels compared to mice exposed to system air. Moreover, these male mice also had a significant increase in aortic and sinus plaque area. Male mice exposed to e-cigarette aerosol had a significant reduction in weight gain over the exposure period. Our data indicate that e-cigarette use in young hyperlipidemic male mice increases atherosclerosis in the absence of significant pulmonary and systemic inflammation. These results underscore the need for extensive research to unravel the long-term health effects of e-cigarettes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».