Health risks of secondhand exposure to alternative tobacco products
Notice bibliographique
Résumé
Background: Electronic nicotine delivery systems (ENDS), hookah, and bidis pose known harm to users, but the health risks of their secondhand exposure are still poorly understood. Objectives: To evaluate existing evidence on the health impacts of passive exposure to these products. Methods: We systematically reviewed original human studies on clinical or biologic effects of secondhand exposure to ENDS, hookah, and bidis (inception–December 2024) in Cinahl, Web of Science, Scopus, PubMed, Cochrane, and Embase. RCTs, cohort, case-control, cross-sectional, and experimental designs were eligible. Two authors independently assessed risk of bias using an adapted Newcastle-Ottawa scale. Study quality was rated as good, fair, or poor based on risk of bias, study design, and methodological rigor. Results: Of 8,810 articles, 21 were included (9 cross-sectional, 2 case-control, 8 experimental, 1 cohort). Thirteen studied secondhand e-cigarette exposure (5 good quality, 4 fair, 4 poor), showing increased ear infections, mental health issues, asthma diagnoses and exacerbations, as well as nose/throat symptoms and heightened inflammatory markers. Six examined hookah (3 good, 3 fair), finding higher urinary levels of benzene, toluene, and other toxicants/carcinogens, as well as increased risk of childhood cancer and COPD in women. One study (poor quality) linked passive bidis to lung cancer; another (poor quality) linked heat-not-burn products to elevated volatile organic compounds and particulate matter. Conclusions: Due to heterogeneity, meta-analysis was not feasible. However, the aggregated evidence suggests secondhand exposure to these products is hazardous and should be considered when devising public health policies.
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».