Impact of electronic cigarette use and sleep duration, sleep issues and insomnia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The increasing popularity of electronic cigarettes (e-cigarettes) has introduced new public health challenges and concerns. While promoted as safer alternatives to conventional tobacco and as tools for quitting smoking, e-cigarettes have raised alarm about possible long-term health consequences. This systematic review and meta-analysis sought to evaluate the association between electronic cigarette consumption and sleep disturbances. Methods: We performed comprehensive searches in EMBASE, Web of Science, and PubMed up to September 18, 2024, to locate studies examining the link between e-cigarette use and sleep duration, sleep disorders, and insomnia. A meta-analysis was conducted to calculate pooled odds ratios (ORs). The quality of the studies was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. Meta-analysis was performed using R software (Version 4.3). Results: A total of 14 cross-sectional studies were included from 554 unique records screened. E-cigarette users exhibited a notably elevated risk of having shorter sleep duration compared to non-users, with a pooled odds ratio of 1.38 (95% CI: 1.24-1.55). Several studies reported that e-cigarette users also had higher odds of sleep disturbances, such as insomnia and reliance on sleep medications. Among adolescents, e-cigarette use was associated with a 33 to 61% increased risk of inadequate sleep. Conclusion: E-cigarette use may be associated with sleep disturbances, including shorter sleep duration and increased sleep difficulties. Future long term longitudinal studies are warranted for better evidence.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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 ».