Two cases of poisoning by raw taro leaf and how a poison control centre, food safety inspectors, and a specialty supermarket chain found a solution
Notice bibliographique
Résumé
Although the taro plant, Colocasia esculenta, is commonly consumed throughout Asia, Africa, the Pacific Islands, and the Caribbean, its consumption is less common in North America. Exposure to raw or improperly prepared taro is associated with oropharyngeal irritation and swelling and, rarely, airway obstruction. Although cases of toxicity in countries where taro is a staple have been reported, cases in North America have not been described. Here, two cases of oral irritation and swelling in BC residents who ate raw taro leaf, were reported to the British Columbia Drug and Poison Information Centre (BC DPIC) and triggered an investigation involving a regional health authority and the Canadian Food Inspection Agency. Investigators found that the vendor, a chain of ethnic supermarkets, offered no point of sale preparation instructions. The vendor responded initially by posting instructional signage and later by voluntary product withdrawal. Analysis of BC DPIC records between 1 November 2011 and 20 December 2013 identified 11 cases of symptomatic taro exposure, five to the leaf and six to the corm. The two index cases and subsequent investigation illustrate how new foods or foods in unfamiliar contexts may present as calls to a poison control centre and that prevention requires collaboration among public and corporate stakeholders.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».