Opportunities and challenges in capturing severe vaping-related injuries among Canadian children and youth
Notice bibliographique
Résumé
Although the long-term harms associated with vaping remain largely unknown, there have been numerous accounts of acute vaping-related injuries in the paediatric population. The study of vaping-related injuries is an important yet challenging undertaking, complicated by a lack of appropriate reporting mechanisms and the absence of consensus on definitions and diagnostic codes. We discuss the results of a 12-month national cross-sectional study from the Canadian Paediatric Surveillance Program conducted in 2021-2022 and situate these results within the broader context of other Canadian surveillance and reporting mechanisms. Fewer than five cases of vaping-associated injuries were reported, contrasting with previous surveys which had revealed much higher case numbers. Hypotheses for the low case numbers include decreased exposure to vaping in the context of COVID-19, changes in vaping products, increases in public awareness of vaping-related harms, as well as recent modifications in policies related to vaping product marketing and sales. There is a great need for a multi-pronged surveillance approach leveraging multiple data sources, including self-reported provider and consumer data, as well as administrative data to help inform clinicians and policymakers on how to prevent vaping-associated injuries among youth.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».