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Enregistrement W3107735842 · doi:10.22374/cjgim.v15i4.408

Electronic Cigarettes, Vaping, and Lung Disease: A Short Primer

2020· article· en· W3107735842 sur OpenAlexaffvenueabout
Max Deschner, Marcel Tunks, Cory Yamashita

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of General Internal Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensMcMaster UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNicotineCannabisLung diseaseSmoking cessationLegislationElectronic cigaretteHumanitiesEnvironmental healthPsychiatryPolitical scienceLungInternal medicineArtPathologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years there has been a proliferation in the practice of vaping to consume nicotine-and cannabis-based products. While evidence on the benefits and risks of electronic cigarettes (e-cigarettes) is evolving, this brief primer highlights important new information about vaping for clinicians, researchers and the public. In 2018, the Canadian government passed legislation to regulate tobacco and vaping products. We discuss evidence comparing e-cigarettes versus nicotine replacement therapy for smoking cessation and highlight limitations of this body of research. While e-cigarettes are felt to contain fewer toxins than cigarettes, the long-term effects of vaping remain unknown. Emerging data demonstrates associations between vaping and acute and chronic lung disease. We discuss the emergence of an outbreak of severe lung injury associated with e-cigarette use in the United States and similar cases in Canada. Finally, we review evidence demonstrating the growing prevalence of vaping and smoking amongst Canadian youth.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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