Elevated Toxic Element Emissions from Popular Disposable E-Cigarettes: Sources, Life Cycle, and Health Risks
Notice bibliographique
Résumé
The rapidly evolving market of disposable e-cigarettes poses unknown health risks to adolescents and young adults. We report excessive emissions of toxic metallic elements in aerosols from flavored and "clear" versions of three popular products (Esco Bar, Flum Pebble, and ELF Bar), orders of magnitude higher in concentration than traditional cigarettes and other e-cigarettes. Heating coil elements (chromium (Cr), nickel (Ni)) likely leached into e-liquids and aerosols from coil degradation during use, increasing up to 1000-fold in concentration over the device life. In Esco Bar devices, high concentrations of lead (Pb, ≤175 ppm), Ni (≤38 ppm), copper (Cu, ≤546 ppm), and zinc (Zn, ≤462 ppm) were observed in both e-liquids and aerosols. We identified the illicit use of leaded bronze in nonheating device components in contact with e-liquid as the source of Pb. Elevated antimony (Sb) in Flum Pebble and Esco Bar samples had unknown origins. Analyses showed Cr was present as nontoxic Cr-(III), while Sb was a mixture of nontoxic Sb-(V) and carcinogenic Sb-(III). Risk assessments revealed cancer risks from Ni and Sb-(III) and noncancer toxicity risks from Pb and Ni exceeded safety thresholds. These findings highlight critical gaps in e-cigarette regulation, characterization, and enforcement, with implications for public health.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».