Assessment of Nicotine delivery capabilities and evaluation of human health risk of metals associated with selected tobacco products
Notice bibliographique
Résumé
The use of smokeless tobacco has increased, particularly among Ghana's youth, due in part to perceived medicinal benefits and the belief that it is less harmful and non-addictive. In response to this trend, we systematically classified 51 different tobacco products based on their potential toxicity as determined by potentially toxic elements, addiction potential, and nicotine delivery capability. Moisture, pH, and percentage-free base nicotine were measured using certified methods. X-ray fluorescence techniques were used to determine tobacco products' concentrations of target elements (Ca, Cu, Fe, K, Mn, Rb, Sr, Mo, V, S, U, Zr, Tl, and Zn). Locally produced snuff products had the highest nicotine delivery capacity, with a pH of 9.73 and 96.98% freebase nicotine. Dried tobacco leaves followed closely, with a mean pH of 7.39 and percentage free base nicotine of 25.93%, whereas cigarette products had the lowest nicotine delivery capability (mean pH: 5.49; percentage free base nicotine: 0.33%). In the snuff category, menthol-flavored products delivered more nicotine (pH of 9.96; percentage free base nicotine of 98.8%) than moringa-flavored alternatives (pH of 9.77; percentage free base nicotine of 98%). Users of the smuggled cigarette product C6 were found to be susceptible to increased non-carcinogenic health effects, as indicated by a hazard index (HI) value of 1108.35, while C4, with the highest pH of 5.58 and a corresponding %A (addiction potential) of 0.70, demonstrated the greatest addiction potential among the examined cigarette products. Our findings indicate that locally produced snuff and dried tobacco leaves have potentially high addictive properties, emphasizing the risk of tobacco dependence. Furthermore, these products may have non-carcinogenic health effects, as indicated by elevated hazard quotients and hazard indices. These findings provide important insights into the various characteristics of tobacco products in Ghana, which may aid in developing targeted public health interventions.
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 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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».