Clasificación binaria de usuarios de cigarrillos electrónicos y tabaco sin humo mediante biomarcadores para evaluar la similitud con fumadores actuales y ex fumadores: aprendizaje automático aplicado a la evaluación poblacional del tabaco y el estudio de salud

BMC Public Health volumen 23, número de artículo: 589 (2023) Citar este artículo

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Detalles de métricas

La exposición a componentes nocivos y potencialmente nocivos del humo del cigarrillo es un factor de riesgo de enfermedades cardiovasculares y respiratorias. Se han desarrollado productos de tabaco que podrían reducir la exposición a estos componentes. Sin embargo, los efectos a largo plazo de su uso sobre la salud siguen sin estar claros. El estudio Evaluación Poblacional del Tabaco y la Salud (PATH) es un estudio poblacional que examina los efectos sobre la salud del tabaquismo y los hábitos de fumar cigarrillos en la población estadounidense. Entre los participantes se incluyen usuarios de productos de tabaco, incluidos cigarrillos electrónicos y tabaco sin humo. En este estudio, intentamos evaluar los efectos de estos productos en toda la población, utilizando técnicas de aprendizaje automático y datos del estudio PATH.

Se utilizaron biomarcadores de exposición (BoE) y daño potencial (BoPH) en fumadores de cigarrillos y exfumadores en la ola 1 de PATH para crear modelos de aprendizaje automático de clasificación binaria que clasificaron a los participantes como actuales (BoE: N = 102, BoPH: N = 428) o exfumadores (BoE: N = 102, BoPH: N = 428). Se introdujeron en los modelos datos sobre el BoE y el BoPH de los usuarios de cigarrillos electrónicos (BoE: N = 210, BoPH: N = 258) y tabaco sin humo (BoE: N = 206, BoPH: N = 242) para investigar si estos productos Los usuarios fueron clasificados como fumadores actuales o exfumadores. Se investigó el estado de enfermedad de individuos clasificados como fumadores actuales o exfumadores.

Los modelos de clasificación para BoE y BoPH tuvieron una alta precisión de modelo. Más del 60% de los participantes que consumieron cigarrillos electrónicos o tabaco sin humo fueron clasificados como exfumadores en el modelo de clasificación del BoE. Menos del 15% de los fumadores actuales y consumidores duales fueron clasificados como exfumadores. Se encontró una tendencia similar en el modelo de clasificación de BoPH. En comparación con los clasificados como exfumadores, un mayor porcentaje de los clasificados como fumadores actuales tenían enfermedades cardiovasculares (9,9–10,9% frente a 6,3–6,4%) y enfermedades respiratorias (19,4–22,2% frente a 14,2–16,7%).

Es probable que los usuarios de cigarrillos electrónicos o tabaco sin humo sean similares a los ex fumadores en sus biomarcadores de exposición y daño potencial. Esto sugiere que el uso de estos productos ayuda a reducir la exposición a los componentes dañinos de los cigarrillos y son potencialmente menos dañinos que los cigarrillos convencionales.

Informes de revisión por pares

Se ha informado que fumar cigarrillos aumenta el riesgo de varias enfermedades, incluida la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) y la enfermedad cardiovascular (ECV) [1]. Se ha sugerido que estas enfermedades son causadas por los componentes nocivos del humo del cigarrillo [2, 3]. Las empresas tabacaleras han estado desarrollando productos que pueden reducir los riesgos de enfermedades porque emiten menos componentes dañinos y potencialmente dañinos [4]. Los fumadores de cigarrillos que cambiaron a estos productos mostraron reducciones en sus biomarcadores de exposición (BoE), que se derivan de los componentes del humo del tabaco [5,6,7,8,9,10,11,12,13]. También se ha informado que los biomarcadores de daño potencial (p. ej., estrés oxidativo, inflamación, metabolismo de los lípidos y activación/coagulación plaquetaria) son más cercanos a los de los no fumadores o exfumadores en aquellos que cambian de los cigarrillos convencionales al tabaco para calentar. sistemas [14, 15] y productos de vapor no convencionales [16]. Sin embargo, se necesitan más estudios para verificar la reducción del riesgo lograda al cambiar a estos productos, incluso con una muestra suficientemente grande y buena información general.

El estudio de Evaluación de la Población del Tabaco y la Salud (PATH) es un proyecto conjunto de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) y los Institutos Nacionales de Salud (NIH), y es uno de los estudios más grandes que rastrea el uso de productos de tabaco y los efectos en la salud a lo largo de tiempo [17]. En el estudio PATH, se obtuvieron de los participantes datos de cuestionarios sobre el tabaquismo y el estado de salud, biomarcadores de exposición y daños potenciales, y otra información de antecedentes, que se registraron en el Consorcio Interuniversitario para la Investigación Política y Social (ICPSR). El estudio PATH incluye usuarios duales y exclusivos de productos potencialmente de menor riesgo (por ejemplo, cigarrillos electrónicos y tabaco sin humo), así como fumadores y no fumadores actuales y anteriores. Por lo tanto, los datos del estudio permitirán un análisis más extenso de la exposición al humo del tabaco y los efectos biológicos del uso de productos potencialmente de menor riesgo. Varios informes han comparado biomarcadores entre fumadores y usuarios de cigarrillos electrónicos y productos de tabaco sin humo utilizando los datos del estudio PATH [18,19,20], realizando comparaciones estadísticas de grupo para cada biomarcador. Estos métodos estadísticos pueden producir comparaciones diferentes y resultados diferentes para algunos biomarcadores dentro de un mismo informe: por ejemplo, las concentraciones de metabolitos de nicotina y nitrosaminas específicas del tabaco fueron mayores en los usuarios de productos sin humo que en los fumadores actuales, mientras que las de hidrocarburos aromáticos policíclicos y Los compuestos orgánicos volátiles fueron más bajos [18].

El aprendizaje automático optimiza el poder computacional y las herramientas estadísticas tecnológicamente avanzadas para el análisis de big data, con algoritmos avanzados capaces de manejar multicolinealidad, no linealidad e interacciones de orden superior entre variables [21]. En general, en los modelos de clasificación se utilizan técnicas de aprendizaje supervisado. El modelo se entrena con datos etiquetados para clasificar adecuadamente los datos no etiquetados. Cuando se utiliza la clasificación binaria, el modelo muestra si las nuevas observaciones están más cerca de una u otra opción según las características del conjunto de datos de entrenamiento. Estudios anteriores informaron que los usuarios de cigarrillos electrónicos y tabaco sin humo podrían tener niveles de varios biomarcadores más cercanos a los encontrados en no fumadores o exfumadores que en los fumadores actuales. Sin embargo, estos estudios evaluaron los biomarcadores de forma individual y no exhaustiva. El aprendizaje automático puede evaluar la diferencia entre los participantes integrando todos los biomarcadores probados. Este estudio tuvo como objetivo desarrollar dos modelos de clasificación para discriminar entre fumadores actuales y ex fumadores en función de sus biomarcadores de exposición y daño potencial. Los modelos de clasificación que habían aprendido las características de los fumadores actuales y anteriores se utilizaron luego para evaluar los marcadores de los usuarios de cigarrillos electrónicos y productos de tabaco sin humo para ver si eran similares a los de los fumadores actuales o anteriores. También es posible evaluar las diferencias en la prevalencia de enfermedades en individuos, incluidos los usuarios de cigarrillos electrónicos y productos de tabaco sin humo, entre aquellos clasificados como fumadores actuales y exfumadores. Esto puede sugerir si los cigarrillos electrónicos y los productos de tabaco sin humo realmente representan un riesgo potencialmente menor para la salud.

Utilizamos datos para adultos (de 18 a 90 años) de los archivos de uso público (ICPSR (a), ICPSR 36,498) y archivos de uso restringido (ICPSR (b), ICPSR 36,231) del Wave 1 (12 de septiembre de 2013 a 14 de diciembre de 2014) del Estudio PATH. Para proteger los derechos y el bienestar de todos los participantes humanos en este estudio, la Junta de Revisión Institucional de Westat aprobó el diseño y el protocolo del estudio, y la Oficina de Gestión y Presupuesto aprobó la recopilación de datos. El diseño detallado del estudio y la recopilación de datos del estudio PATH se publicaron previamente [17].

Los grupos se definieron mediante autoinformes en el cuestionario del estudio PATH. Los participantes que informaron fumar cigarrillos diariamente pero no consumir ningún otro producto de tabaco se definieron como fumadores exclusivos de cigarrillos (grupo CS). Los usuarios exclusivos de cigarrillos electrónicos y productos de tabaco sin humo se definieron de manera similar (grupos EPRODS y SMKLS). Los participantes que informaron usar cigarrillos convencionales y electrónicos, o cigarrillos convencionales y productos de tabaco sin humo, se definieron como usuarios duales (grupos EPRODS dual y SMKLS dual). Las personas que informaron que habían dejado de fumar y no consumían ningún producto de tabaco se definieron como exfumadores (grupo ExSM). También extrajimos información sobre la edad, el sexo, si bebían alcohol, vivían en áreas urbanas o rurales y el estado de salud (enfermedad cardiovascular, enfermedad respiratoria, presión arterial alta, colesterol alto y diabetes) de los datos del cuestionario. En cuanto al estado de salud, aquellos que respondieron “Sí” a la pregunta “¿Le ha dicho un médico, enfermera u otro profesional de la salud que tiene EPOC?” Se consideró que padecían EPOC. Se consideró que las personas que respondieron “Sí” a preguntas sobre EPOC, bronquitis crónica, enfisema u otras enfermedades pulmonares o respiratorias tenían una enfermedad respiratoria. Se consideró que tenía ECV cualquier persona que respondiera "Sí" a las preguntas sobre insuficiencia cardíaca congestiva, accidente cerebrovascular, ataque cardíaco o alguna otra afección cardíaca. Se incluyeron un total de 2707 participantes en el análisis de biomarcadores de exposición y 3466 en el análisis de biomarcadores de daño potencial.

Para los biomarcadores de exposición incluidos en los datos restringidos recopilados por el estudio PATH, seleccionamos aquellos que correspondían a componentes dañinos y potencialmente dañinos enumerados por la FDA [4] y evaluados en estudios previos de evaluación del tabaco [6, 10]. Estos incluían 4-(metilnitrosamino)-4-(3-piridil)-1-butanol (NNAL), N'-nitrosonornicotina (NNNT), equivalentes totales de nicotina (TNE7), N-acetil-S-(2-carboxietil)- L-cisteína (CEMA), N-acetil-S-(2-hidroxietil)-L-cisteína (HEMA), N-acetil-S-(3-hidroxipropil)-L-cisteína (HPMA), N-acetil-S -(fenil)-L-cisteína (PMA), 1-naftol o 1-hidroxinaftaleno (P01), 2-naftol o 2-hidroxinaftaleno (P02) y 1-hidroxipireno (P10). Para los biomarcadores de daño potencial, utilizamos 8-isoprostano (8PGFT), proteína C reactiva de alta sensibilidad (hsCRP), interleucina 6 (IL6), módulo de adhesión intercelular soluble (sICAM) y fibrinógeno (FIB). La corrección de creatinina se utilizó para cada participante para los biomarcadores en muestras de orina para ajustar la excreción diaria.

Para predecir los constituyentes expuestos y los efectos biológicos del humo de tabaco por el uso de cada producto de tabaco, creamos modelos con características que consisten en biomarcadores de exposición (para el modelo de clasificación de exposición [BoE]) o daño potencial (para la clasificación de daño potencial [BoPH]). modelo). Dividimos los datos de fumadores actuales y exfumadores en conjuntos de datos de entrenamiento (80%) y conjuntos de datos de prueba (20%). Estos conjuntos de datos de prueba se evaluaron como referencias para los usuarios de cigarrillos electrónicos y productos de tabaco sin humo. El número total de participantes y el número utilizado para el entrenamiento automático se muestran en las Tablas 1 y 2. Utilizando el 80% de los datos del entrenamiento, los dos modelos de clasificación de biomarcadores se crearon mediante aprendizaje automático y se utilizaron para clasificar a los participantes en fumadores actuales o exfumadores. Para el algoritmo se utilizó un modelo de bosque aleatorio (validación cruzada cinco veces, 100 repeticiones). La precisión de la validación cruzada de los modelos obtenidos en el proceso de aprendizaje automático se evaluó mediante el área bajo curva característica operativa del receptor (ROC-AUC). Ingresamos datos de los dos conjuntos de datos de prueba sobre fumadores actuales y exfumadores, y también sobre usuarios dobles y únicos de cigarrillos electrónicos y productos de tabaco sin humo. Para cada grupo se tabuló el porcentaje de datos clasificados como fumadores actuales y ex fumadores. Había más fumadores actuales que ex fumadores y, por lo tanto, los fumadores actuales fueron muestreados aleatoriamente mediante generación de números aleatorios, para alinear el número de participantes en cada grupo, porque el uso de datos desequilibrados conduce a un peor rendimiento del modelo [22]. La "importancia de la característica" se calculó como el porcentaje de cada característica que influyó en la clasificación entre fumadores actuales o ex fumadores en la validación cruzada.

Para evaluar la prevalencia de la enfermedad en los participantes clasificados como fumadores actuales o ex fumadores, calculamos el porcentaje de aquellos etiquetados con ECV o enfermedades respiratorias entre los clasificados como fumadores actuales o ex fumadores según el modelo de clasificación, utilizando datos del cuestionario.

El análisis de datos, incluido el aprendizaje automático, se realizó en el software R versión 4.2.1 utilizando el paquete caret [23].

La información demográfica y las características de los biomarcadores de todos los participantes en este estudio y aquellos seleccionados aleatoriamente para el aprendizaje automático para los dos modelos de clasificación se muestran en las Tablas 1 y 2. De acuerdo con las reglas de publicación de datos del ICPSR, las tablas con tamaños de celda más pequeños que el umbral para el conjunto de datos específico no se publicará.

El porcentaje de usuarios de cada producto de tabaco clasificados como fumadores actuales o exfumadores mediante (a) el modelo de biomarcadores de exposición y (b) el modelo de biomarcadores de daño potencial, y el orden de importancia de las características se muestran en las Figs. 1 y 2. El ROC-AUC, una puntuación de rendimiento del modelo de validación cruzada, fue del 95,0 % para el modelo de clasificación de biomarcadores de exposición y del 82,0 % para el modelo de biomarcadores de daño potencial. Para ambos modelos de clasificación, las puntuaciones para ambos conjuntos de datos de prueba fueron superiores al 75%. Un porcentaje mayor de usuarios de cigarrillos electrónicos o productos de tabaco sin humo fueron clasificados como exfumadores que como fumadores actuales. Ambos grupos de usuarios duales (eprods dual y SMKLS dual) tuvieron un mayor porcentaje clasificado como fumadores actuales que los usuarios exclusivos de un solo producto. En el modelo de clasificación de biomarcadores de exposición, la característica más importante fue TNE7, seguida de HPMA. En el modelo de clasificación de biomarcadores de daño potencial, 8PGFT y sICAM mostraron la mayor importancia de característica, seguidos de IL6.

Porcentaje de consumidores de cada producto de tabaco y nicotina clasificados como fumadores actuales o ex fumadores según los dos modelos de clasificación. Abreviaturas: Fumador actual de cigarrillos CS, usuario dual EPRODS de cigarrillos convencionales y cigarrillos electrónicos, usuario dual SMKLS de cigarrillos convencionales y productos de tabaco sin humo, exfumador ExSM, usuario EPRODS de cigarrillos electrónicos, usuario SMKLS de tabaco sin humo, modelos CS de prueba usando datos de pruebas para fumadores actuales, modelos de prueba-ExSM usando datos de pruebas para exfumadores

Las características que contribuyen a la clasificación como fumadores actuales o ex fumadores en la validación cruzada de los modelos de clasificación de exposición y daño potencial (% de importancia de la característica). Abreviaturas: 8PGFT 8-isoprostano, CEMA N-acetil-S-(2-carboxietil)-L-cisteína, fibrinógeno FIB, HEMA N-acetil-S-(2-hidroxietil)-L-cisteína, HPMA N-acetil-S -(3-hidroxipropil)-L-cisteína, proteína C reactiva de alta sensibilidad hsCRP, IL6 interleucina 6, NNAL 4-(metilnitrosamino)-4-(3-piridil)-1-butanol, NNNT N'-nitrosonornicotina, sICAM módulo de adhesión intercelular soluble, TNE7 equivalentes totales de nicotina, PMA N-acetil-S-(fenil)-L-cisteína, P01 1-naftol o 1-hidroxinaftaleno, P02 2-naftol o 2-hidroxinaftaleno, P10 1-hidroxipireno

Entre los señalados por cualquiera de los modelos de clasificación como fumadores actuales o exfumadores, calculamos el porcentaje con ECV o enfermedades respiratorias para cada grupo. El porcentaje de ECV o enfermedades respiratorias fue consistentemente mayor entre los clasificados como fumadores actuales que entre los exfumadores en ambos modelos (Tabla 3).

Primero desarrollamos los biomarcadores del modelo de clasificación basado en la exposición para clasificar a los participantes como fumadores actuales o exfumadores. El resultado debería reflejar el nivel general de exposición a los componentes del humo del cigarrillo. Este modelo predijo que los usuarios de cigarrillos electrónicos y productos de tabaco sin humo se parecerían más a los exfumadores que a los actuales, lo que sugiere que el uso de estos productos reducía la exposición. De acuerdo con informes anteriores [18, 20], TNE7, la cantidad total de metabolitos de nicotina [24], se identificó como la variable más importante para distinguir entre fumadores actuales y ex fumadores. TNE7 fue mucho menor en exfumadores que en fumadores actuales. Sin embargo, el nivel en los usuarios de cigarrillos electrónicos o productos de tabaco sin humo fue mayor que en los fumadores actuales, lo que sugiere que la clasificación de estos dos grupos no dependió del nivel de TNE7 sino de otros biomarcadores de exposición. Se esperan niveles altos de TNE7 en usuarios de productos de tabaco potencialmente de menor riesgo porque brindan acceso a la sustancia química original (es decir, nicotina). Por tanto, es probable que otros biomarcadores de exposición contribuyan más a la clasificación de los usuarios de cigarrillos electrónicos y productos de tabaco sin humo.

De manera similar, el modelo de clasificación basado en biomarcadores de daño potencial también clasificó a los usuarios de cigarrillos electrónicos y productos de tabaco sin humo como exfumadores más que actuales, pero en menor medida que el modelo de exposición. La diferencia en los resultados entre los usuarios de cigarrillos electrónicos y productos sin humo de los dos modelos de clasificación diferentes puede deberse a la diferencia en las características como biomarcadores. Los biomarcadores de exposición son para componentes específicos del humo del cigarrillo, pero los biomarcadores de daño potencial podrían verse influenciados por una variedad de factores distintos del tabaquismo. Las características más importantes del modelo de daño potencial fueron 8PGFT y sICAM. Se sabe que ambos biomarcadores están asociados con el estrés oxidativo y/o la inflamación [25, 26] y también se reconocen como factores predisponentes a la ECV [27, 28]. La IL-6 también fue importante en el modelo de biomarcadores de daño potencial. La IL-6 tiene una vida media corta y variabilidad interindividual, y su asociación con el riesgo de ECV y enfermedades respiratorias aún es controvertida. Sin embargo, se encuentra entre los biomarcadores más estudiados y varios estudios han identificado su importancia para el riesgo de enfermedad [29, 30]. Los biomarcadores de daño potencial son importantes, pero ninguno por sí solo puede explicar todos los riesgos de enfermedad. Por lo tanto, nuestro modelo incluye varios biomarcadores de daño potencial y podría aproximarse al riesgo relativo de enfermedad entre fumar cigarrillos y dejar de fumar. Nuestro modelo de clasificación de daños potenciales se basa en la hipótesis de que dejar de fumar podría minimizar el riesgo de enfermedades asociadas al tabaquismo. Si un consumidor de productos de tabaco potencialmente de menor riesgo se clasifica como exfumador en función de sus biomarcadores de daño potencial, esto sugiere que el uso de estos productos efectivamente reduce el riesgo de enfermedad en comparación con fumar cigarrillos convencionales. Por lo tanto, nuestros resultados sugieren que tanto los cigarrillos electrónicos como los productos de tabaco sin humo podrían contribuir a reducir el riesgo de enfermedades asociadas al tabaquismo. La prevalencia de la enfermedad fue ligeramente menor en los participantes clasificados como exfumadores que en los clasificados como fumadores actuales. Nuestros resultados muestran que los participantes clasificados como fumadores actuales en cualquiera de los modelos tenían tasas relativamente más altas de ECV o enfermedades respiratorias que aquellos clasificados como exfumadores. Por lo tanto, puede haber un riesgo reducido de enfermedad entre los usuarios de productos potencialmente de menor riesgo. Los resultados de la importancia de la característica y de informes previos de biomarcadores sugieren una asociación con la ECV.

También evaluamos a los usuarios duales de cigarrillos convencionales y de cigarrillos electrónicos o productos de tabaco sin humo. El modelo de exposición reconoció a estos usuarios duales como fumadores actuales. Si los participantes usan diariamente cigarrillos y cigarrillos electrónicos o productos de tabaco sin humo, los biomarcadores de exposición podrían estar más cerca de los de los fumadores de cigarrillos que de aquellos que usan solo productos potencialmente de menor riesgo. El resultado del modelo de exposición refleja esta hipótesis. Sin embargo, el modelo basado en biomarcadores de daño potencial mostró un resultado intermedio para los usuarios duales, entre fumadores y usuarios de cigarrillos electrónicos o productos de tabaco sin humo, lo que sugiere que el uso dual reduce el riesgo de daño. Sin embargo, la observación longitudinal es necesaria para detectar cambios significativos en los biomarcadores de daño potencial y para establecer si una homeostasis sólida en el cuerpo humano suprime los cambios rápidos. Las exposiciones múltiples y los efectos acumulativos posiblemente contribuyan a los cambios en los biomarcadores de daño potencial, así como a la manifestación de impactos en la salud. Por lo tanto, el alcance de la reducción del riesgo en los consumidores duales dependería de la proporción de consumo de cigarrillos y del uso de cigarrillos electrónicos y productos de tabaco sin humo.

Este estudio tuvo varias limitaciones. En este estudio, utilizamos definiciones estrictas para cada grupo de consumidores de productos de tabaco. Los usuarios exclusivos debían utilizar un solo producto al día. Los usuarios de cigarrillos electrónicos y productos de tabaco sin humo que también fumaban se definieron como consumidores duales. Se observaron algunas similitudes entre los usuarios de cigarrillos electrónicos y productos de tabaco sin humo y los ex fumadores en la población utilizada como modelo. Sin embargo, esto debería investigarse más a fondo con más participantes en el estudio para reflejar la población del mundo real. El impacto de los cigarrillos electrónicos en la salud sigue siendo controvertido [31, 32] y objeto de estudio en curso, y no podemos concluir que el riesgo de enfermedad se reduzca incluso si los usuarios de cigarrillos electrónicos tuvieran más probabilidades de ser clasificados como ex fumadores en este estudiar. Las variables utilizadas en este estudio están ausentes en las oleadas siguientes y, por lo tanto, no podemos evaluar los cambios relacionados con el tiempo en los resultados de la clasificación. Sin embargo, los análisis longitudinales podrían proporcionar más información sobre el impacto de estos nuevos productos de tabaco en la salud porque la patogénesis de las enfermedades crónicas relacionadas con el tabaquismo tarda en manifestarse. La ampliación de variables para incluir elementos como “Frecuencia de uso del producto” e “Inicio de uso del producto” también podría proporcionar información adicional, aunque no pudimos obtener datos suficientes para este análisis solo del primer ciclo. Estas limitaciones podrían abordarse si las variables utilizadas en este estudio están disponibles en futuras oleadas del estudio PATH.

Los resultados de nuestros modelos de clasificación basados en biomarcadores de exposición y daño potencial mostraron que los perfiles de biomarcadores de las personas que usaban cigarrillos electrónicos o productos de tabaco sin humo se parecían más a los de los exfumadores que a los actuales. Esto sugiere que la exposición a los componentes del humo del cigarrillo y los efectos biológicos resultantes tienen potencial para reducirse con el uso de estos productos, al menos entre los involucrados en el estudio PATH.

Los datos están disponibles en un repositorio público de acceso abierto, el Archivo Nacional de Datos sobre Adicciones y VIH: https://doi.org/10.3886/Series606.

8-isoprostano

biomarcadores de exposición

biomarcadores de daño potencial

N-acetil-S-(2-carboxietil)-L-cisteína

enfermedad pulmonar obstructiva crónica

fumadores de cigarrillos

enfermedad cardiovascular

Cigarrillos electrónicos

ex fumadores

Administración de Alimentos y Medicamentos

fibrinógeno

N-acetil-S-(2-hidroxietil)-L-cisteína

constituyente dañino y potencialmente dañino

N-acetil-S-(3-hidroxipropil)-L-cisteína

proteína C reactiva de alta sensibilidad

Consorcio Interuniversitario de Investigaciones Políticas y Sociales

interleucina 6

Institutos Nacionales de Salud

4-(metilnitrosamino)-4-(3-piridil)-1-butanol

N'-nitrosonornicotina

Evaluación poblacional del tabaco y la salud [estudio]

N-acetil-S-(fenil)-L-cisteína

1-naftol o 1-hidroxinaftaleno

2-naftol o 2-hidroxinaftaleno

1-hidroxipireno

enfermedades respiratorias

módulo de adhesión intercelular soluble

productos de tabaco sin humo

equivalentes totales de nicotina

característica de funcionamiento del receptor área de la curva bajo la curva

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Agradecemos a Melissa Leffler, MBA, de Edanz (https://jp.edanz.com/ac) por editar un borrador de este manuscrito.

Esta investigación no recibió ninguna subvención específica de ninguna agencia de financiación de los sectores público y sin fines de lucro. Este trabajo fue apoyado por Japan Tobacco, Inc.

Centro de evaluación de productos científicos, Japan Tobacco Inc, 6-2 Umegaoka, Aoba-ku, Yokohama, 227-8512, Kanagawa, Japón

Hiromi Ohara, Shigeaki Ito y Yuichiro Takanami

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HO conceptualizó el diseño del estudio, interpretó los resultados y escribió el primer borrador del manuscrito. YT contribuyó a la orientación técnica y la discusión de los resultados del aprendizaje automático para fumadores y no fumadores, y SI contribuyó significativamente a la redacción del manuscrito sobre la discusión de los resultados biológicos. Todos los autores leyeron y aprobaron el manuscrito final.

Correspondencia a Hiromi Ohara.

El estudio PATH fue aprobado por la Junta de Revisión Institucional de Westat. Todos los participantes mayores de 18 años dieron su consentimiento informado para participar en el estudio PATH. La Junta de Revisión Institucional del Instituto de Investigación en Ciencia de Datos de Atención Médica aprobó el diseño de nuestro estudio y el protocolo de recopilación de datos (RI2019014). El estudio se realizó de acuerdo con la Declaración de Helsinki.

No aplica.

Todos los autores son empleados de Japan Tobacco, Inc.

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Reimpresiones y permisos

Ohara, H., Ito, S. & Takanami, Y. Clasificación binaria de usuarios de cigarrillos electrónicos y tabaco sin humo mediante biomarcadores para evaluar la similitud con fumadores actuales y ex fumadores: aprendizaje automático aplicado a la evaluación poblacional del tabaco y al estudio de salud. BMC Salud Pública 23, 589 (2023). https://doi.org/10.1186/s12889-023-15511-3

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Recibido: 20 de octubre de 2022

Aceptado: 23 de marzo de 2023

Publicado: 29 de marzo de 2023

DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-023-15511-3

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