Cardiovascular health effects of vaping e-cigarettes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is substantial interest in the cardiovascular effects of e-cigarette use, highlighting the need to update our knowledge on the subject. We conducted this review to analyse whether e-cigarette use increases cardiovascular health risks and how these risks vary among different populations. METHODS: We searched six databases and included peer-reviewed human, animal, cell/in vitro original studies but excluded qualitative studies, which were published between July 2021 and December 2023. Three types of e-cigarette exposure were examined: acute, short-to-medium term and long term. Different risk of bias tools were used for assessing the quality of the included human studies and we conducted meta-analysis when possible. RESULTS: We included 63 studies in the main analysis, 12 studies in the meta-analysis and 32 studies in the sociodemographic factor-based subgroup analysis. Over half of the human studies had low risk of bias. Acute exposure to e-cigarette was associated with increased heart rate (HR) (mean difference (MD) 11.329, p<0.01) and blood pressure (BP) (MD 12.856, p<0.01 for systolic; MD 7.676, p<0.01 for diastolic) compared with non-use. While HR was lower after acute exposure to e-cigarettes compared with cigarettes (MD -5.415, p<0.01), no significant difference in systolic or diastolic BP was observed. Non-smoker current vapers had no significant differences in resting HR and BP compared with non-users but lower resting HR (MD -2.608, p<0.01) and diastolic BP (MD -3.226, p<0.01) compared with non-vaper current smokers. Despite some association between e-cigarette and endothelial dysfunction, short-to-medium-term transition from cigarettes to e-cigarettes may improve blood flow and BP, particularly among females and younger individuals. There is lack of evidence supporting any association of e-cigarette use with cardiovascular diseases and cardiac dysfunction or remodelling. CONCLUSIONS: This review highlighted several important cardiovascular impacts of e-cigarette use compared with non-use and cigarette smoking. However, the evidence is still limited and requires future research. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42023385632.
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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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».