Evidence update on the respiratory health effects of vaping e-cigarettes: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In this review, we aimed to explore whether nicotine e-cigarette or vaping product use impact respiratory health. METHODS: original studies published between July 2021 and December 2023 but excluded qualitative studies. Three types of e-cigarette exposure were examined: acute, short-to-medium term, and long-term. RESULTS: We included 119 studies in the main analysis, and 5 in meta-analysis. Over half of the studies had low risk of bias. Non-smoker current vapers had higher incident risk of respiratory symptoms (relative risk, RR=1.90; 95% CI: 1.28-2.83) but statistically non-significant risk of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) (RR=2.53; 95% CI: 0.96-6.67) compared to never users. They also had lower incident risk of respiratory symptoms compared to non-vaper current smokers (RR=0.75; 95% CI: 0.64-0.89) and dual users (dual use vs vaping, RR=1.26; 95% CI: 1.03-1.55). Dual users had higher risk of incidence of respiratory symptoms and prevalence of COPD compared to never users (RR=2.53; 95% CI: 1.44-4.45 and RR=3.86; 95% CI: 1.49-10.02, respectively), and the risk was statistically similar to non-vaper current smokers (RR=0.97; 95% CI: 0.84-1.14 and RR=1.15; 95% CI: 1.00-1.33, respectively). All meta-analysis findings were of 'very low' to 'low' certainty evidence. Of the studies not included in meta-analysis, we found 'moderate' certainty evidence of higher risk of respiratory symptoms, COPD, asthma, lung inflammation and damage in non-smoker current vapers compared to non-users, inconsistent findings on the risk of COVID-19 and other respiratory infections, and no significant association with e-cigarette associated lung injury. CONCLUSIONS: E-cigarettes are associated with harms to the respiratory system. Further longitudinal research with special attention to measuring effects in different e-cigarette user populations are warranted.
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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 | 0,023 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».