E-cigarettes: What evidence links vaping to acute lung injury and respiratory failure?
Notice bibliographique
Résumé
On September 18, 2019, the Middlesex-London Health-Unit (London, Canada) reported that a previously healthy, high-school student who had vaped nicotine daily, required hospitalization for life-support and had recovered. A week later, another single case was reported in Montreal, Quebec. These Canadian cases followed published cases of e-cigarette lung toxicity including a recent cluster of 53 patients in Illinois and Wisconsin and a 5 patient-cluster in North Carolina, both published on September 6, 2019. As of October 2019, there have been 26 deaths and 1,299 cases of lung injury linked to e-cigarettes. These reports have created widespread concern among clinicians and the public, creating a need to understand what we know at this point, with the caveat being that there is no clear understanding of the causes of vaping-related lung-toxicity. Most patients were previously healthy teenagers or young-adults with progressive dyspnea, hypoxemia, nausea and tachypnea with no evidence of bacterial infection while reporting recent e-cigarette use with nicotine and/or tetrahydrocannabinol. Chest computed-tomography findings included hypersensitivity-pneumonitis, diffuse alveolar hemorrhage, consolidation and ground-glass opacities. Most patients were treated with corticosteroids and symptoms resolved so that hospital discharge and community-based care could be undertaken. There have been no reports of long-term follow-up in survivors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».