Association of electronic cigarette use and suicidal behaviors: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The proliferation of electronic cigarettes (e-cigarettes) has presented new challenges in public health, particularly among adolescents and young adults. While marketed as safer than tobacco and as cessation aids, e-cigarettes have raised concerns about their long-term health and psychosocial impacts, including potential links to increased suicidal behaviors. This study aims to evaluate the relationship between e-cigarette use and suicidal behaviors by conducting a systematic review of the current literature. METHODS: We searched PubMed, Web of Science, and EMBASE for studies up to March 10, 2024, examining the relationship between e-cigarette use and suicidal behaviors. Eligible studies included cross-sectional, longitudinal, retrospective, prospective, and case-control designs. Meta-analysis was performed to calculate pooled odds ratios (ORs). Newcastle Ottawa scale was used to assess the quality of studies. R software (V 4.3) was used to perform the meta-analysis. RESULTS: Our analysis included fourteen studies, predominantly from the US and Korea, with participants ranging from 1,151 to 255,887. The meta-analysis identified a significant association between e-cigarette use and an increased risk of suicidal ideation (OR = 1.489, 95% CI: 1.357 to 1.621), suicide attempts (OR = 2.497, 95% CI: 1.999 to 3.996), and suicidal planning (OR = 2.310, 95% CI: 1.810 to 2.810). Heterogeneity was noted among the studies. CONCLUSION: E-cigarette use is significantly associated with the risk of suicidal behaviors, particularly among adolescents. The findings underscore the necessity for caution in endorsing e-cigarettes as a safer smoking alternative and call for more extensive research to understand the underlying mechanisms. Public health strategies should be developed to address and mitigate the risks of suicidal behaviors among e-cigarette users.
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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) | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».