Vaping-associated lung illness (VALI) in Canada: a descriptive analysis of VALI cases reported from September 2019 to December 2020
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of this study was to explore demographic and clinical characteristics of vaping-associated lung illness (VALI) cases reported in Canada from September 2019 to December 2020; compare the epidemiology of VALI cases in Canada to e-cigarette or vaping product use-associated lung injury (EVALI) cases in the US; and examine possible explanations for differences between the two countries. METHODS: A federal/provincial/territorial task group developed a national outbreak definition, minimum dataset and case report form for identification and surveillance of VALI cases in Canada. Descriptive analysis explored the characteristics and epidemiology of reported VALI cases. RESULTS: Of the 20 VALI cases reported, none resulted in a death. Of all cases, 5 (25%) involved youth aged 15 to 19 years, 10 (50%) adults aged 20 to 49 years and 5 (25%) aged 50 years and older. Sixty percent of patients were men. Half (50%) required breathing assistance. Three-quarters (75%) reported using nicotine-containing vaping products, and 40% reported use of cannabis-containing vaping products; of those who reported frequency of vaping, most (71%) reported vaping daily. VALI cases were reported at a lower prevalence (0.9 per million) than EVALI (8.5 per million). Demographics and vaping behaviour also differed. CONCLUSION: VALI cases were reported in Canada between September 2019 and December 2020; however, there was a much lower prevalence and they may have been caused by different factors from the EVALI outbreak in the US. The factors influencing VALI in Canada are complex and multifactorial. Research is needed to understand the short- and long-term health effects of nicotine and cannabis vaping.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».