Lion Shahab, PhD

Nicotine & Tobacco Research, Volume 27, Issue 3, March 2025, Pages 561–563, https://doi.org/10.1093/ntr/ntae204

Недавние статьи в журнале Nicotine & Tobacco Research подчеркивают сохраняющуюся неопределенность в вопросе влияния вейпинга на здоровье населения.[1] Электронные сигареты обычно конкурируют на рынке, где разрешена продажа сигарет. Сигареты остаются основной предотвратимой причиной смертности и заболеваемости, оказывая огромное бремя на здоровье населения во всем мире.[2] В отличие от них, электронные сигареты, хотя и не являются полностью безопасными, скорее всего, гораздо менее вредны, поскольку не содержат табака и их использование не связано с горением, что приводит к гораздо меньшим уровням воздействия токсичных или канцерогенных компонентов.[3] Модели для оценки влияния вейпинга на здоровье населения должны оценивать воздействие использования электронных сигарет как на курильщиков, так и на некурящих людей. Как правило, в таких моделях[1] указывается не менее трех ключевых параметров (с подмножествами сценариев), которые необходимо оценить.

Во-первых, нам необходимо знать фактические последствия для здоровья, например, заболеваемость раком, в отличие от вероятных последствий использования электронных сигарет для здоровья (оцениваемых по экспозиции или биомаркерам потенциального вреда). Следует отметить, что никотин (как основной компонент, вызывающий привыкание в сигаретах и электронных сигаретах) — это особый случай, оказывающий влияние как на физическое, так и на психическое здоровье, которое может быть неодинаковым для всех возрастов, однако его обсуждение здесь не входит в компетенцию данной статьи. Фактическое воздействие на здоровье необходимо оценивать по трем сценариям: (1) вейпинг по сравнению с неиспользованием (абсолютный эффект), (2) вейпинг по сравнению с курением сигарет (относительный эффект) и (3) двойное использование (вейпинг и курение) по сравнению с курением сигарет (относительный комбинированный эффект). Поскольку электронные сигареты, в отличие от сигарет, не производят побочных выбросов, а аэрозоль содержит гораздо меньше вредных веществ, чем сигаретный дым[4] , влияние пассивного воздействия электронных сигарет на здоровье населения, скорее всего, очень мало, возможно, пренебрежимо мало, и в данном исследовании оно не рассматривается. Во-вторых, нам необходимо знать, какой поведенческий эффект оказывают электронные сигареты на курильщиков. Здесь снова возможны три сценария, причем люди будут переходить от одного к другому: доступность электронных сигарет может привести к (1) совместному использованию сигарет и электронных сигарет (двойное использование), (2) постоянному переходу от сигарет к электронным сигаретам (снижение вреда) или (3) отказу от сигарет, а затем от электронных сигарет (отказ от курения). В-третьих, нам необходимо знать, какой поведенческий эффект оказывают электронные сигареты на нынешних некурящих людей. Здесь мы должны отличать «никогда» от «в прошлом», поскольку прошлое употребление, вероятно, влияет на вероятность перехода. Существует три основных сценария: Доступность электронных сигарет может привести к (1) началу использования электронных сигарет (потребление), (2) последовательному использованию электронных сигарет, а затем сигарет, или (3) одновременному/постоянному использованию электронных сигарет и сигарет (и [2], и [3] составляют так называемую гипотезу «входа» для никогда не куривших, и «рецидива» для ранее употреблявших). На рисунке 1 представлены эти пути. Примечательно, что хотя прямой переход от некурящих к курящим не связан с электронными сигаретами, на него можно повлиять косвенно, если доступность электронных сигарет либо снижает, либо вновь делает курение нормальным[6] , тем самым снижая или повышая вероятность начала или продолжения курения.

Сбор данных для оценки параметров и влияния вейпинга на население осложняется рядом ключевых проблем: (1) для развития большинства (связанных с табаком) заболеваний требуется длительное время (например, около 20-30 лет для рака легких)[7]; (2) люди часто меняют поведение (например, переходят от электронных сигарет к традиционным сигаретам или от разных типов электронных сигарет к другим (горючим/негорючим) табачным изделиям), что создает сложные профили воздействия (особенно для двойных пользователей)[8]; (3) использование электронных сигарет не так легко поддается количественной оценке, как потребление традиционных сигарет, что усложняет оценку воздействия; (4) электронные сигареты включают в себя различные категории (например, одноразовые/ многоразовые, открытые/закрытые) и электронные жидкости (например, протонированный [солевой]/непротонированный никотин), что затрудняет оценку воздействия отдельных характеристик продукта; (5) рынок электронных сигарет и его регулирование постоянно меняются, что требует мониторинга воздействия в режиме реального времени.

Хотя причинно-следственные связи обычно оцениваются с помощью рандомизированных контролируемых исследований (РКИ), учитывая вышеперечисленные проблемы, в данном случае РКИ не особенно полезны. Во-первых, для некоторых сравнений (с непользователями) было бы неэтично рандомизировать людей на использование или неиспользование электронных сигарет (например, для оценки эффектов на здоровье или на пропускной способности). Во-вторых, учитывая наш интерес к долгосрочным последствиям для здоровья и сложным поведенческим переходам, проведение РКИ было бы нецелесообразным из-за необходимости большого объема выборки и длительного последующего наблюдения. В-третьих, РКИ часто имеют ограниченную внешнюю валидность[9] , не отражающую эффекты реального мира, необходимые в данном случае. Наконец, РКИ относительно негибки и не смогут отразить динамическое воздействие меняющегося рынка электронных сигарет. Поэтому обсервационные исследования, даже если они не позволяют сделать серьезных причинно-следственных выводов, лучше подходят для оценки большинства параметров, необходимых для оценки влияния вейпинга на население. Существует два широких типа источников данных наблюдений (на индивидуальном уровне и на уровне популяции/агрегата) с различными типами исследований, которые мы можем использовать (Таблица S1).

Что касается воздействия на здоровье, то продольные когортные исследования с использованием индивидуальных данных, оценивающих вейпинг и курение с течением времени, могут отразить некоторые сложности воздействия и оценить ассоциации с фактическими показателями здоровья благодаря связи с медицинскими записями в течение длительного времени, как это было сделано в Британском исследовании врачей.[10] Преимущество этого подхода заключается в том, что можно одновременно оценить ассоциации со многими различными показателями здоровья, включая новые показатели, которые не были связаны с табакокурением («неизвестные неизвестные»). Недостатком является длительное время, необходимое для сбора данных и получения ответов. Другим распространенным подходом на индивидуальном уровне является использование исследований случай-контроль, когда случаи отбираются на основе заданного результата (например, госпитализация с заболеванием, связанным с курением) и сравниваются с контрольной группой (например, госпитализация с заболеванием, не связанным с курением) по воздействию предполагаемых факторов риска (например, вейпинг), как это было в ранних исследованиях рака легких.[11] Исследования случай-контроль проводятся быстро, но оценивают только одно заболевание за раз, и «неизвестные» вряд ли будут обнаружены.

При переходе от одного вида поведения к другому, по крайней мере у курильщиков, РКИ могут помочь получить причинные оценки для краткосрочных и среднесрочных эффектов.[12] Для долгосрочных эффектов, сложных переходов и переходов, не связанных с употреблением, можно провести анализ на индивидуальном уровне, о котором говорилось выше, например, применить моделирование структурных уравнений к когортным исследованиям для оценки двунаправленных ассоциаций между различными поведенческими состояниями. Однако осложняющим фактором является возможность того, что продольные ассоциации между поведением (вейпинг и курение) могут, по сути, отражать общую ответственность (например, предрасположенность к рискованному поведению)[13] , а не причинные эффекты. В этом случае для получения относительно объективных оценок можно использовать анализ инструментальных переменных с инструментом, причинно связанным с использованием электронных сигарет, но не имеющим никакой правдоподобной причинной связи с курением (или наоборот), например, используя генетические варианты в качестве прокси для воздействия в исследованиях менделевской рандомизации.[14] Основное преимущество заключается в том, что можно сделать более надежные причинные выводы, но проблема заключается в том, что выявить подходящие инструменты может быть сложно. Последний вопрос, который следует рассмотреть, заключается в том, что не все поведенческие эффекты электронных сигарет можно непосредственно наблюдать и оценивать на индивидуальном уровне. Например, если для некоторых людей электронные сигареты могут быть причиной рецидива или служить «пропуском» к курению, то для других все может быть наоборот: электронные сигареты отвлекают их от рецидива или начала курения[15] , или, более того, откладывают начало курения. Для оценки этого эффекта потребуется контрфактический сценарий, при котором электронные сигареты не будут доступны. Поскольку отдельные люди могут двигаться в любом направлении, для оценки воздействия на популяцию нам нужен чистый эффект. Здесь лучше всего подходят подходы на уровне популяции, которые имеют дополнительное преимущество перед анализами на индивидуальном уровне, поскольку они не подвержены влиянию индивидуальных факторов.

Квазиэкспериментальные модели, включая естественные эксперименты, предлагают полезный метод изучения влияния вейпинга на уровне популяции, используя естественно возникающие различия (например, политические условия, ограничивающие электронные сигареты в одном, но не в другом населенном пункте), в то время как другие факторы влияния окружающей среды остаются неизменными. Преимущество заключается в том, что можно быстро оценить чистый эффект на несколько результатов в одно и то же время (например, на уровень курения и показатели здоровья), используя исторические данные, но недостаток заключается в том, что изменения в политике редко влияют только на один фактор (т.е. вейпинг), который влияет на интересующие результаты. Это может привести к возникновению неэквивалентных структур сцепления между группами населения после изменения политики, что необходимо учитывать в анализе. Другой вариант — использование сложных системных моделей[16] , в которых предполагаемые эффекты (например, влияние использования электронных сигарет на вероятность перехода или заболеваемость) на микро- или макроуровне или на обоих уровнях используются для получения гипотетических данных, которые можно сравнить с наблюдаемыми данными, чтобы оценить, насколько вероятны оценки параметров. Преимуществом является возможность проверки контрфактических сценариев и оценки гранулярных ассоциаций; недостатком является то, что достоверность модели будет зависеть от правильности исходных данных и калибровки (что становится сложнее с увеличением сложности модели). Наконец, используя агрегированные данные, анализ нескольких временных рядов позволяет определить связь временного ряда воздействия (например, распространенности вейпинга) с временным рядом исхода (например, заболеваемости), контролируя установленные факторы, сдерживающие воздействие на уровне населения, и учитывая сезонные колебания, автокорреляцию и удаление основных тенденций. Такие методы использовались для изучения влияния использования электронных сигарет на показатели отказа от курения в реальном мире[17] или запрета табака на сердечно-сосудистые заболевания.[18] Главное преимущество заключается в том, что в зависимости от длины временного ряда и качества данных долгосрочные эффекты (например, более острые последствия для сердечно-сосудистого здоровья) можно оценить относительно дешево, поскольку существующие национальные репрезентативные источники данных уже более десяти лет фиксируют использование электронных сигарет. Основной недостаток заключается в том, что оценка воздействия и результатов не проводится на гранулированном, детальном уровне, поэтому могут быть упущены более мелкие, потенциально важные эффекты или более сложные ассоциации, а также в том, что долгосрочные эффекты не будут отражать и, следовательно, обобщать текущие модели использования и новые продукты.

Существует множество других схем и источников данных (полный список см. в статье[19]), которые могут помочь оценить необходимые параметры, касающиеся последствий вейпинга для здоровья и его влияния на изменение поведения среди курильщиков и некурящих. Однако, поскольку каждый подход имеет уникальные преимущества, недостатки и погрешности, наиболее полный ответ на вопрос о влиянии вейпинга на популяцию, вероятно, даст формальная триангуляция источников данных и методов[20]. Сейчас самое время воспользоваться этими разнообразными методиками, чтобы улучшить наши знания о влиянии вейпинга на здоровье населения.

Ссылки

1. Mendez D, Warner KE. A magic bullet? The potential impact of E-cigarettes on the toll of cigarette smoking. Nicotine Tob Res. 2021;23(4):654–661.
2. Drope J, Hamill S, Chaloupka F, et al. The Tobacco Atlas. New York, USA: Vital Strategies and Tobacconomics; 2022.McNeillA, SimonaviciusE, BroseLS, et al. 
3. Nicotine vaping in England: an evidence update including health risks and perceptions, 2022. A report commissioned by the Office for Health Improvement and Disparities. 2022. https://assets.publishing.service.gov.uk/media/633469fc8fa8f5066d28e1a2/Nicotine-vaping-in-England-2022-report.pdf
4. Stephens WE. Comparing the cancer potencies of emissions from vapourised nicotine products including e-cigarettes with those of tobacco smoke. Tob Control. 2018; 27(1): 10–17.
5. Piper ME, Baker TB, Benowitz NL, Jorenby DE. Changes in use patterns over 1 year among smokers and dual users of combustible and electronic cigarettes. Nicotine Tob Res. 2020;22(5):672–680.
6. Fairchild AL, Bayer R, Colgrove J. The renormalization of smoking? E-cigarettes and the tobacco “endgame.”. N Engl J Med. 2014;370(4):293–295.
7. Jha P, Ramasundarahettige C, Landsman V, et al. 21st-century hazards of smoking and benefits of cessation in the United States. N Engl J Med. 2013;368(4):341–350.
8. Smith DM, Christensen C, van Bemmel D, et al. Exposure to nicotine and toxicants among dual users of tobacco cigarettes and E-Cigarettes: Population Assessment of Tobacco and Health (PATH) Study, 2013-2014. Nicotine Tob Res. 2021;23(5):790–797.
9. Kennedy-Martin T, Curtis S, Faries D, Robinson S, Johnston J. A literature review on the representativeness of randomized controlled trial samples and implications for the external validity of trial results. Trials. 2015;16:495.
10. Doll R, Peto R, Boreham J, Sutherland I. Mortality in relation to smoking: 50 years’ observations on male British doctors. BMJ. 2004;328(7455):1519–1528.
11. Wynder EL, Graham EA. Tobacco smoking as a possible etiologic factor in bronchiogenic carcinoma; a study of 684 proved cases. J Am Med Assoc. 1950;143(4):329–336.
12. Hartmann-Boyce J, Lindson N, Butler AR, et al. Electronic cigarettes for smoking cessation. Cochrane Database Syst Rev. 2022;11(11):CD010216.
13. Vanyukov MM, Tarter RE, Kirillova GP, et al. Common liability to addiction and “gateway hypothesis”: theoretical, empirical and evolutionary perspective. Drug Alcohol Depend. 2012;123(suppl 1):S3–17.
14. Smith GD, Ebrahim S. ‘Mendelian randomization’: can genetic epidemiology contribute to understanding environmental determinants of disease? Int J Epidemiol. 2003;32(1):1–22.
15. Shahab L, Beard E, Brown J. Association of initial e-cigarette and other tobacco product use with subsequent cigarette smoking in adolescents: a cross-sectional, matched control study. Tob Control. 2021;30(2):212–220.
16. Breeze PR, Squires H, Ennis K, et al. Guidance on the use of complex systems models for economic evaluations of public health interventions. Health Econ. 2023;32(7):1603–1625.
17. Beard E, West R, Michie S, Brown J. Association of prevalence of electronic cigarette use with smoking cessation and cigarette consumption in England: a time-series analysis between 2006 and 2017. Addiction. 2020;115(5):961–974.
18. Abe TMO, Scholz J, de Masi E, Nobre MRC, Filho RK. Decrease in mortality rate and hospital admissions for acute myocardial infarction after the enactment of the smoking ban law in Sao Paulo city, Brazil. Tob Control. 2017;26(6):656–662.
19. Shahab L, Brown J, Boelen L, et al. Unpacking the gateway hypothesis of E-cigarette use: The need for triangulation of individual- and population-level data. Nicotine Tob Res. 2022;24(8):1315–1318.
20. Munafo MR, Davey Smith G. Robust research needs many lines of evidence. Nature. 2018;553(7689):399–401.

Supplementary data

ntae204_suppl_Supplementary_Materials — docx file

---