Understanding the Impact of E-cigarette Aerosol Exposure on Human Airway Epithelial Cell Function
Notice bibliographique
Résumé
Electronic cigarettes or e-cigarettes were introduced as a “healthier alternative” to conventional cigarettes and as a tool to facilitate smoking cessation. However, their safety and effectiveness as a smoking cessation tool are still unknown. The use of e-cigarettes has soared among Canadian youth, making this the leading cause of nicotine addiction in adolescence. Nicotine, a common psychoactive substance found in e-cigarettes, has been shown to cause irritation and inflammation in the airways. However, the effects of e-cigarettes, particularly concerning the base components such as propylene glycol (PG) and vegetable glycerin (VG), on the airways are less well understood. We hypothesized that PG and VG aerosol exposure negatively impacts mucociliary clearance and induces an inflammatory response in airway epithelial cells, potentially due to changes in membrane properties. To test this hypothesis, human nasal epithelial cells isolated from the inferior turbinate of healthy donors were exposed to an e-cigarette aerosol containing PG and VG. Exposure led to an increase in ciliary beat frequency, a key factor in mucociliary clearance. An LDH cytotoxicity assay revealed an increase in cell damage following exposure. Taken together, this work suggests that e-cigarette aerosol generated from the carrier substances is not innocuous.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».