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Enregistrement W4408345187 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.62544

Nicotine Exposure From Smoking Tobacco and Vaping Among Adolescents

2025· article· en· W4408345187 sur OpenAlexafffundabout
David Hammond, Jessica L. Reid, Maciej Ł. Goniewicz, Ann McNeill, Richard J. O’Connor, Danielle Corsetti, Ashleigh C Block, Leonie S. Brose, Deborah Robson

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesPublic Health Research ProgrammeNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthKing's College LondonNational Institute for Health and Care ResearchHealth CanadaAmerican Association for Cancer Research
Mots-clésCotinineNicotineCreatinineMedicineUrineTobacco smokePopulationCross-sectional studyEnvironmental healthInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: It remains unknown whether nicotine intake among youths who vape is lower, comparable, or higher than among youths who smoke. Objective: To examine potential differences in biomarkers of exposure to nicotine (1) between adolescents who smoke tobacco, vape, both vape and smoke (dual use), or do not use; (2) between adolescents in 3 countries; and (3) by nicotine content and form in the vaping product last used among adolescents who exclusively vaped. Design, Setting, and Participants: This population-based, observational cross-sectional study invited adolescents aged 16 to 19 years in Canada, England, and the US who had previously completed national surveys to participate in a biomarker study based on their vaping and smoking status. Participants completed questionnaires and self-collected urine samples between September 2019 and January 2022. Analyses were conducted in February 2023 and between January and June 2024. Exposures: Vaping, tobacco smoking, dual use, or no use in the past 7 days. Main Outcomes and Measures: Urine concentration of cotinine, trans-3'-hydroxycotinine (3OH-cotinine), and total nicotine equivalents (TNE-2; molar sum of cotinine and 3OH-cotinine), normalized for creatinine concentration. Results: Among the 364 participants (mean [SD] age, 17.6 [1.1] years; 203 females [55.8%]) who provided usable urine samples and completed questionnaires, no differences in TNE-2 concentration were observed between adolescents who exclusively vaped (n = 73; geometric mean [SD], 3.10 [16.69] nmol/mg creatinine), exclusively smoked (n = 68; geometric mean [SD], 3.78 [18.00] nmol/mg creatinine), or both vaped and smoked (n = 77; geometric mean [SD], 6.07 [19.08] nmol/mg creatinine) in the past week, adjusting for creatinine concentration, age, sex, country, and cannabis use. All vaping and/or smoking groups had higher concentrations of TNE-2 than no use (n = 146; geometric mean [SD], 0.19 [1.14] nmol/mg creatinine; P < .001 for all contrasts). Among adolescents who exclusively vaped (n = 73), TNE-2 concentrations were not significantly different between those who reported using products containing more than 20 mg/mL nicotine (n = 33; geometric mean [SD], 4.35 [18.25] nmol/mg creatinine) and containing 20 mg/mL nicotine or less (n = 28; geometric mean [SD], 5.13 [15.64] nmol/mg creatinine). Reported use of vaping products containing nicotine salts (n = 23) was associated with higher concentration of TNE-2 (geometric mean [SD], 10.78 [18.03] nmol/mg creatinine) than reported use of products without nicotine salts (n = 29; geometric mean [SD], 2.72 [15.42] nmol/ng creatinine; P = .03) or reporting "don't know" (n = 14; geometric mean [SD], 1.55 [15.01] nmol/ng creatinine; P = .009). Similar patterns of exposure were observed for cotinine and 3OH-cotinine. Conclusions and Relevance: This cross-sectional study found that vaping was associated with similar nicotine exposure as smoking among adolescents. Reported use of a nicotine salt product was associated with higher nicotine exposure among those who exclusively vaped, consistent with findings from laboratory and population studies indicating greater dependence for nicotine salt e-cigarettes.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,274 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations18
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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