64 E-cigarette and Vaporizer-related Burn Injury: Demographics and Injury Patterns
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction E-cigarettes and vaporizers (E-cigs) have seen a dramatic surge in popularity. The Centers for Disease Control now estimates that 1 in 4 United States (US) high school students use E-cigs. Recent recognition of E-cig-related lung injury has garnered significant attention. However, relatively little is known about E-cig-related burn injuries, which are often due to battery explosion and liquid ignition. The objective of this study was to characterize population demographics and injury patterns associated with E-cig burns. Methods A retrospective review of all patients presenting with E-cig-related cutaneous burn injury to a verified US burn center between January 2015 and August 2019 was performed using an institutional database. In addition, media reports covering the same mechanism of injury and date range were collected using databases for the National Electronic Injury Surveillance System, American Nonsmokers’ Rights Foundation, and international news outlets. Demographic data and injury metrics were recorded. Results 309 international media reports and 30 institutional cases of E-cig-related burn injuries were identified. Media-reported injuries varied with respect to geographic location: US-185, United Kingdom-35, Canada-6, all other countries-8, unclear-75. Annual incidence peaked in 2016 in media reports (2019-19, 2018–61, 2017–68, 2016–106, 2015–55) and institutional records (2019-3, 2018-5, 2017-6, 2016-16, 2015-0). Injuries predominantly involved men in both media (Male 75.7%, Female 13.9%, unknown 10.4%) and institutional (Male 93.3%, Female 6.7%) datasets. Average age was 31.0 years (media) and 30.3 years (institutional). The institutional data revealed an average TBSA of 3.5% (range 1–8.5%), an average length of stay of 3.8 days (range 0–14 days), and a median number of operations of 1 (range 0–2). 90% (n=27) of patients required inpatient admission and one patient required mechanical ventilation. On admission, 58% (n=14) of patients screened positive for cannabis use. A ranking of anatomic regions by frequency of involvement was consistent between datasets: lower extremity > hands > head/neck > torso > groin. Mortality rates were also similar: 1.62% (media) and 0% (institutional). Conclusions E-cig-related burns are non-trivial injuries, most of which require inpatient admission, operative management, and substantial resource use. They disproportionately affect young men and burns often involve sensitive areas like the hands and face. Applicability of Research to Practice Combined with rising popularity, lax regulation, proliferation of counterfeit products, and associated lung injury, E-cig-related burns represent an evolving health threat. This study highlights the importance of reporting injuries to consumer product regulatory agencies and the need for further research into the causes and consequences of E-cig explosion.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».